RESEARCH
Peer reviewed scientific video journal
Video encyclopedia of advanced research methods
Visualizing science through experiment videos
EDUCATION
Video textbooks for undergraduate courses
Visual demonstrations of key scientific experiments
BUSINESS
Video textbooks for business education
OTHERS
Interactive video based quizzes for formative assessments
Products
RESEARCH
JoVE Journal
Peer reviewed scientific video journal
JoVE Encyclopedia of Experiments
Video encyclopedia of advanced research methods
EDUCATION
JoVE Core
Video textbooks for undergraduates
JoVE Science Education
Visual demonstrations of key scientific experiments
JoVE Lab Manual
Videos of experiments for undergraduate lab courses
BUSINESS
JoVE Business
Video textbooks for business education
Solutions
Language
ar
Menu
Menu
Menu
Menu
Please note that some of the translations on this page are AI generated. Click here for the English version.
معدل الخطر، المعروف أيضًا باسم دالة الخطر أو معدل الفشل، هو مقياس إحصائي يستخدم لوصف المعدل اللحظي الذي يحدث به حدث ما، بشرط أن الحدث لم يحدث بعد. من منظور احتمالي، يمثل معدل الخطر احتمال تعرض الشخص للحدث في فترة زمنية صغيرة جدًا، بشرط البقاء على قيد الحياة حتى بداية تلك الفترة. من حيث التكرار، يمكن النظر إلى معدل الخطر كنسبة عدد الأحداث إلى إجمالي الوقت المعرض للخطر، وبالتالي توفير مقياس طبيعي لمدى تكرار حدوث الأحداث بمرور الوقت.
معدل الخطر هو دالة تصف كيف يتغير خطر حدث ما بمرور الوقت. يستخدم عادةً في تحليل البقاء وهندسة الموثوقية لنمذجة بيانات الوقت حتى وقوع الحدث. يمكن أن يختلف معدل الخطر مع الوقت، ويمكن أن يكون متزايدًا أو متناقصًا أو ثابتًا اعتمادًا على طبيعة العملية التي تتم دراستها. يمكن استخدام تكامل معدل الخطر بمرور الوقت لاستنباط دالة الخطر التراكمية، والتي توفر مقياسًا للمخاطر المتراكمة على مدى فترة زمنية معينة.
في مجال الدراسات السريرية، يعد معدل الخطر أمرًا بالغ الأهمية لفهم ديناميكيات أوقات البقاء والفشل. وهو مفيد بشكل خاص في تحليل بيانات الوقت حتى وقوع الحدث، حيث يهتم الباحثون بأحداث مثل الوفاة أو تكرار المرض أو التعافي. غالبًا ما تستخدم التجارب السريرية معدلات الخطر لمقارنة فعالية العلاجات أو لتقييم تأثير عوامل الخطر على البقاء. يتضمن التحليل الإحصائي في هذا السياق تقدير معدلات الخطر من البيانات المرصودة، عادةً باستخدام أساليب مثل مقدر كابلان ماير لدوال البقاء أو نماذج المخاطر النسبية لكوكس لتقييم تأثير المتغيرات المشتركة. تسمح هذه الأساليب للباحثين بتفسير الرقابة، حيث قد لا يتعرض بعض الأشخاص للحدث بحلول نهاية فترة الدراسة، واستنتاج استنتاجات حول بنية المخاطر الأساسية. من خلال تحليل معدلات الخطر، يمكن للباحثين السريريين اكتساب رؤى حول توقيت واحتمالية الأحداث، وإبلاغ استراتيجيات العلاج وسياسات الرعاية الصحية.
في دراسة سريرية ، تتم ملاحظة الأشخاص أو المشاركين على مدى فترة زمنية لحدث ما ، مثل الوفاة ، يحدث مرة واحدة فقط.
الآن ، إذا نجا أحد المشاركين حتى الوقت t0 ، فيمكن التعبير عن احتمال وفاته خلال الفترة الزمنية t0 إلى t1 ك λ (ر1 - ر0).
هذه الكمية هي معدل الخطر الذي يتم احتسابه كوفيات لكل وحدة زمنية.
ضع في اعتبارك أن هناك عددا من الأفراد في الدراسة. تبدأ ملاحظة الفرد الأول من Bi وإذا ماتوا ، فإن وقت وفاته هو Di. فليكن Ci هو الوقت الذي يكون فيه المشاركون على قيد الحياة.
لذلك ، يتم التعبير عن الوقت الذي يكون فيه كل فرد معرضا لخطر الوفاة على النحو التالي.
ثم يتم حساب معدل الخطر باستخدام التعبير التالي.
الكمية [ل] - عدد الوفيات يلاحظ - في المعادلة يقترب [بواسون] توزيع.
يعنيمعدل الخطر الأعلى حدوث المزيد من الوفيات بمرور الوقت ، في حين أن معدل الخطر المنخفض يعني حدوث وفيات أقل بمرور الوقت.
Related Videos
01:25
Survival Analysis
903 المشاهدات
01:27
Survival Analysis
585 المشاهدات
01:38
Survival Analysis
803 المشاهدات
01:46
Survival Analysis
345 المشاهدات
01:52
Survival Analysis
677 المشاهدات
01:29
Survival Analysis
472 المشاهدات
01:32
Survival Analysis
677 المشاهدات
01:30
Survival Analysis
1.2K المشاهدات
01:33
Survival Analysis
394 المشاهدات
01:35
Survival Analysis
807 المشاهدات
01:22
Survival Analysis
670 المشاهدات
01:21
Survival Analysis
674 المشاهدات
01:27
Survival Analysis
614 المشاهدات
01:29
Survival Analysis
453 المشاهدات
01:35
Survival Analysis
1.2K المشاهدات