15.13: Trunkierung in der Überlebensanalyse

Die Trunkierung in der Überlebensanalyse bezieht sich auf den Ausschluss von Personen oder Ereignissen aus dem Datensatz auf der Grundlage bestimmter Kriterien, die sich auf den Zeitpunkt des Ereignisses beziehen. Dieser Ausschluss kann in zwei Hauptformen erfolgen: Linkskürzung und Rechtskürzung.

Eine Linkstrunkierung tritt auf, wenn Personen, die das interessierende Ereignis vor einem bestimmten Zeitpunkt erlebt haben, nicht in die Studie einbezogen werden. Dies ist oft auf einen “verzögerten Einstieg” in die Studie zurückzuführen, bei dem nur diejenigen beobachtet werden, die bis zu einem bestimmten Eintrittspunkt überleben. In einer Berufsstudie wären beispielsweise Arbeitnehmer, die vor Beginn der Studie in den Ruhestand gegangen oder verstorben sind, nicht Teil des Datensatzes, was zu einer Verzerrung führt, die nur diejenigen umfasst, die nach dem Eintritt noch gefährdet sind.

Die Rechtstrunkierung ist seltener und tritt auf, wenn nur Personen einbezogen werden, die das Ereignis zu einem bestimmten Zeitpunkt erlebt haben. Dies kann in Studien der Fall sein, in denen das Ereignis bereits eingetreten ist und nur solche mit beobachteten Ergebnissen berücksichtigt werden. Ein Beispiel wäre eine Mortalitätsstudie, bei der nur Todesfälle innerhalb eines bestimmten Zeitraums erfasst werden, wobei diejenigen ausgeschlossen werden, die über den Beobachtungszeitraum hinaus gelebt haben.

Der Unterschied zwischen Trunkierung und Zensur liegt in der Datenverfügbarkeit. Eine Zensur tritt auf, wenn unvollständige Informationen über die Uhrzeit des Ereignisses vorhanden sind. Der genaue Zeitpunkt ist zwar nicht bekannt, aber es gibt einige Informationen, wie z.B. die Tatsache, dass ein Ereignis bis zu einem bestimmten Zeitpunkt nicht eingetreten ist (rechte Zensur) oder bereits vor Beginn der Beobachtung eingetreten ist (linke Zensur). Im Gegensatz dazu werden bei der Kürzung für bestimmte Probanden, die die Eintragskriterien nicht erfüllen, überhaupt keine Daten berücksichtigt. Sie werden vollständig von der Analyse ausgeschlossen.

Weitere Beispiele für Trunkierung sind Studien über Krankheiten, bei denen nur Personen eingeschlossen werden, die nach einem bestimmten Datum diagnostiziert wurden, nicht aber solche, die früher diagnostiziert wurden (linke Trunkierung). In ähnlicher Weise werden in astronomischen Studien nur beobachtbare Sterne innerhalb einer bestimmten Entfernung berücksichtigt, während solche, die zu weit entfernt sind, um entdeckt zu werden, ausgeschlossen werden (rechte Trunkierung).