15.4: Versicherungsmathematischer Ansatz

Actuarial Approach
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01:20 min
January 09, 2025

Overview

Der versicherungsmathematische Ansatz, eine statistische Methode, die ursprünglich für die Risikobewertung von Lebensversicherungen entwickelt wurde, wird häufig zur Berechnung von Überlebensraten in klinischen Studien und Bevölkerungsstudien verwendet. Diese Methode berücksichtigt Teilnehmer, die bei der Nachbeobachtung verloren gegangen sind, oder diejenigen, die an Ursachen sterben, die nichts mit der Studie zu tun haben, und gewährleistet so eine genauere Darstellung der Überlebenswahrscheinlichkeiten.

Nehmen wir das Beispiel eines hochriskanten chirurgischen Eingriffs mit einer signifikanten Mortalität im Frühstadium. Es wird eine zweijährige klinische Studie durchgeführt, die sich auf das kritische erste Jahr konzentriert. Die Teilnehmer werden in zwei Gruppen eingeteilt: eine für ein Jahr und eine für zwei Jahre. Die Überlebensraten werden nach der versicherungsmathematischen Methode (oder Sterbetafel) geschätzt, die den Untersuchungszeitraum in Intervalle unterteilt – in der Regel ein Jahr.

Nehmen wir zur Veranschaulichung an, dass die erste Gruppe mit 1.000 Patienten beginnt, von denen 240 innerhalb des ersten Jahres sterben. Die zweite Gruppe beginnt ebenfalls mit 1.000 Patienten, mit 200 Todesfällen im ersten Jahr und 16 im zweiten Jahr. Die Ein-Jahres-Überlebensrate wird berechnet, indem die Gesamtzahl der Todesfälle von der anfänglichen Kohortengröße abgezogen und das Ergebnis durch die Ausgangspopulation dividiert wird:

Ein-Jahres-Überlebensrate = (2000-240-200)/2000 = 0,78 oder 78

%

Dieser Ansatz kann auch auf Studien zu Langzeitergebnissen angewendet werden, z. B. auf die Bewertung der Wirksamkeit einer Krebsbehandlung über Jahre. Die versicherungsmathematische Methode berücksichtigt Patienten, die bei der Nachsorge verloren gegangen sind oder an anderen Ursachen sterben, und ermöglicht so eine robuste Analyse der Langzeitwirkungen.

Für die Zwei-Jahres-Überlebensraten wird die Berechnung nuancierter. Es verwendet die bedingte Wahrscheinlichkeit, wobei nur die Personen berücksichtigt werden, die während der vollen zwei Jahre beobachtet wurden und das erste Jahr überlebt haben. Die Zwei-Jahres-Überlebensrate darf die Ein-Jahres-Überlebensrate nicht überschreiten und wird ermittelt, indem die Wahrscheinlichkeit, das erste Jahr zu überleben, mit der Wahrscheinlichkeit, das zweite Jahr zu überleben, multipliziert wird, abhängig vom Überleben des ersten Jahres:

Zwei-Jahres-Überlebensrate = 0,78 ×0,98 = 0,7644 oder 76,44 %

Diese ausgeklügelte Methode ist zwar leistungsfähig, steht aber vor Herausforderungen wie unvollständigen Nachverfolgungsdaten und einer genauen Erfassung von Todesfällen. Trotz dieser Einschränkungen ist es nach wie vor besonders wirksam in groß angelegten Populationsstudien, bei denen die Nachverfolgung einzelner Teilnehmer nicht praktikabel ist. Durch die Berücksichtigung von Zensur und intervallbasierten Überlebenswahrscheinlichkeiten bietet der versicherungsmathematische Ansatz einen verlässlichen Rahmen für die Überlebensanalyse in unterschiedlichen Forschungskontexten.

Transcript

Bei der Überlebensanalyse wird die Zeit bis zum Eintritt eines Ereignisses wie Tod oder Behandlungsversagen bewertet. Der versicherungsmathematische oder Sterbetafel-Ansatz, der aus der Versicherungsmathematik adaptiert wurde, analysiert Überlebensdaten.

In einem klinischen Studienszenario werden die Teilnehmer in Gruppen mit unterschiedlicher Nachbeobachtungsdauer eingeteilt, um sich auf kritische Zeiträume zu konzentrieren, wie z. B. das erste Jahr nach einer risikoreichen Operation.

Die versicherungsmathematische Methode berechnet die Überlebensraten in festgelegten Intervallen und nutzt dabei die Daten aller Teilnehmer, einschließlich derjenigen, die bei der Nachsorge verloren gegangen sind oder an anderen Ursachen gestorben sind.

Um die Auswirkungen auf das Überleben im ersten Jahr zu verstehen, werden die Ein-Jahres-Überlebensraten abgeleitet, indem die Anzahl der Todesfälle von der Gesamtzahl der Teilnehmer abgezogen und durch die ursprüngliche Zahl dividiert wird.

Für die Schätzung des Zwei-Jahres-Überlebens wird nur die Untergruppe der Patienten berücksichtigt, die das erste Jahr überlebten und dann das zweite Jahr weiter überlebten.

Diese Methode ist konsistent, hilft dabei, langfristige Trends zu erkennen und die Wirksamkeit von Behandlungen oder Interventionen zu bewerten, was ein robustes Instrument zum Verständnis der Ergebnisse in der medizinischen Forschung darstellt.

Key Terms and definitions​

  • Actuarial Survival - Risk assessment method calculating survival probabilities
  • Actuarial Method - A statistical method utilized primarily in life insurance.
  • Conditional Probability - Probability based on the occurrence of a previous event.
  • Survival Rate - A measure of the percentage of individuals remaining alive after a certain period.
  • Interval-based survival probabilities - An analysis method granted by the actuarial approach.

Learning Objectives

  • Define Actuarial Survival - Understanding the clinical and statistical basis (e.g., actuarial approach).
  • Contrast Early and Long-Term Survival Rates - Key differences with examples (e.g., surgical procedure vs cancer treatment).
  • Explore Examples - Detailed interpretation of survival calculations (e.g., one-year and two-year survival rates).
  • Explain Conditional Probability - Understanding through the lens of actuarial survival rates.
  • Apply in Context - Translating theoretical knowledge to analyze survival rates effectively.

Questions that this video will help you answer

  • What is Actuarial Survival and how to calculate it?
  • How are early and long-term survival rates different?
  • What is conditional probability and how it affects survival rates?

This video is also useful for

  • Students - Understand how actuarial survival supports statistical learning.
  • Educators - Provides a clear framework it helps with teaching survival analysis.
  • Researchers - Relevance for statistical study or methodology in survival rates assessment.
  • Data Analysts - Offer a distinct approach towards patient survival and analysis.