15.14
在生存数据中,删失会导致数据不完整,通常发生在受试者在研究结束之前或之后经历事件时。
右删失是最典型的形式,当对象在事件发生之前退出研究或研究在事件发生之前结束时,就会发生右删失。
例如,对心脏病发作的发生进行了为期五年的临床研究。如果被试没有心脏病发作,则数据将右删失。
左删失相对罕见,但当事件的开始未知或事件发生在受试者参与研究之前时,可能会发生。
例如,在一项关于治疗后癌症复发的研究中,如果受试者在治疗后 5 个月接受复发检查,则那些复发的受试者将被左删失。
当某个特定主题被研究了一段时间,在一段时间内失去了随访,然后返回继续研究时,就会发生区间删失。
生存分析是一种用于分析事件发生时间数据的统计方法,通常用于医学、工程和社会科学等领域。生存分析面临的一个关键挑战是处理不完整数据,这种现象称为“删失”。删失发生在研究期结束时某些个体未发生感兴趣的事件(例如死亡、复发或系统故障)或无法观察到时,并且可能有许多不同的原因和模式。本文介绍了删失的类型、含义以及用于解决的方法。
删失的类型
已经开发了几种统计技术来处理生存分析中的审查数据,例如 Kaplan-Meier 估计量、Cox 比例风险模型和多重插补。
在生存数据中,删失会导致数据不完整,通常发生在受试者在研究结束之前或之后经历事件时。
右删失是最典型的形式,当对象在事件发生之前退出研究或研究在事件发生之前结束时,就会发生右删失。
例如,对心脏病发作的发生进行了为期五年的临床研究。如果被试没有心脏病发作,则数据将右删失。
左删失相对罕见,但当事件的开始未知或事件发生在受试者参与研究之前时,可能会发生。
例如,在一项关于治疗后癌症复发的研究中,如果受试者在治疗后 5 个月接受复发检查,则那些复发的受试者将被左删失。
当某个特定主题被研究了一段时间,在一段时间内失去了随访,然后返回继续研究时,就会发生区间删失。
From Chapter 15:
Now Playing
Survival Analysis
772 Views
Survival Analysis
1.0K Views
Survival Analysis
778 Views
Survival Analysis
1.1K Views
Survival Analysis
465 Views
Survival Analysis
891 Views
Survival Analysis
554 Views
Survival Analysis
798 Views
Survival Analysis
1.3K Views
Survival Analysis
493 Views
Survival Analysis
922 Views
Survival Analysis
587 Views
Survival Analysis
855 Views
Survival Analysis
787 Views
Survival Analysis
581 Views
See More