15.5
Kaplan-Meier-benadering
The Kaplan-Meier estimator estimates the survival function from lifetime data. It is primarily used in medical research to track patient survival after treatments.
It is helpful in analyzing studies with censored data, where some patients' follow-up times end before the event of interest, typically due to death.
This estimator relies on several assumptions. First, censored patients share the same survival prospects as those continuously observed.
Secondly, survival probabilities are consistent regardless of when a subject enters the study, and finally, the event's timing is accurately recorded. In practice, monitoring events occurring between regular check-ups can be challenging.
One example involves comparing survival probabilities between two groups receiving different cancer treatments, regardless of some patients surviving by the study's end.
Key advantages of this estimator include effective handling of incomplete data and an intuitive graphical representation, which helps compare survival rates across different patient groups.
In contrast, its primary limitation is its inability to adjust for multiple risk factors or confounders, making it less effective in complex risk scenarios.
De Kaplan-Meier-schatter is een niet-parametrische methode die wordt gebruikt om de overlevingsfunctie te schatten op basis van tijd-tot-gebeurtenisgegevens. In medisch onderzoek wordt deze methode vaak toegepast om het percentage patiënten te bepalen dat een bepaalde periode na behandeling overleeft. De Kaplan-Meier-schatter is essentieel voor het analyseren van tijd-tot-gebeurtenisgegevens en daardoor onmisbaar in klinische onderzoeken, epidemiologische studies en betrouwbaarheidsanalyses. Door overlevingskansen te schatten, kunnen onderzoekers de effectiviteit van behandelingen beoordelen, ziekteprogressie begrijpen en prognostische beslissingen ondersteunen.
Een belangrijk voordeel van de Kaplan-Meier-schatter is het vermogen om om te gaan met gecensureerde gegevens, waarbij de exacte tijd van een gebeurtenis (zoals overlijden of falen) niet voor alle deelnemers bekend is. Zo kunnen sommige patiënten zich terugtrekken uit een onderzoek of aan het einde van het onderzoek geen gebeurtenis hebben meegemaakt. De methode veronderstelt dat gecensureerde observaties willekeurig plaatsvinden en dat hun onderliggende gebeurtenistijden vergelijkbaar zijn met die van ongecensureerde deelnemers. Daarnaast gaat het ervan uit dat de exacte timing van waargenomen gebeurtenissen bekend is, wat in de praktijk niet altijd het geval hoeft te zijn.
Om de toepassing ervan te illustreren, neem een klinische studie waarin twee kankerbehandelingen worden vergeleken. Met behulp van de Kaplan-Meier-schatter kunnen onderzoekers de overlevingskansen voor elke behandelingsgroep in de tijd berekenen, zelfs als sommige deelnemers de studie voortijdig verlaten of overleven zonder de gebeurtenis mee te maken. De grafische weergave van deze kansen, bekend als de overlevingscurve, biedt een duidelijke en intuïtieve manier om verschillen in overleving tussen groepen te visualiseren. Een overlevingscurve die langzamer daalt, duidt bijvoorbeeld op betere uitkomsten voor die behandelingsgroep.
Ondanks zijn sterke punten heeft de Kaplan-Meier-schatter opmerkelijke beperkingen. Hij houdt geen rekening met meerdere risicofactoren of verstorende variabelen, waardoor hij minder effectief is voor het analyseren van complexe relaties tussen voorspellers en overleving. Hij is met name beperkt in gevallen waarin risicopatronen in de loop van de tijd veranderen of waarin aanpassingen voor covariaten noodzakelijk zijn. Voor dergelijke scenario's worden methoden zoals het Cox-proportioneel hazardmodel of parametrische overlevingsmodellen vaak gebruikt in combinatie met de Kaplan-Meier-benadering.
Samenvattend is de Kaplan-Meier-schatter een krachtig en veelzijdig instrument voor overlevingsanalyse, dat waardevolle inzichten biedt in behandelingseffecten en patiëntuitkomsten. Het vermogen om onvolledige gegevens te verwerken en intuïtieve overlevingscurven te genereren, maakt het een onmisbare methode in medisch onderzoek. Toch betekent de aanwezigheid van beperkingen dat de schatter vaak wordt aangevuld met andere statistische technieken om een vollediger begrip van overlevingsgegevens te verkrijgen.
The Kaplan-Meier estimator estimates the survival function from lifetime data. It is primarily used in medical research to track patient survival after treatments.
It is helpful in analyzing studies with censored data, where some patients' follow-up times end before the event of interest, typically due to death.
This estimator relies on several assumptions. First, censored patients share the same survival prospects as those continuously observed.
Secondly, survival probabilities are consistent regardless of when a subject enters the study, and finally, the event's timing is accurately recorded. In practice, monitoring events occurring between regular check-ups can be challenging.
One example involves comparing survival probabilities between two groups receiving different cancer treatments, regardless of some patients surviving by the study's end.
Key advantages of this estimator include effective handling of incomplete data and an intuitive graphical representation, which helps compare survival rates across different patient groups.
In contrast, its primary limitation is its inability to adjust for multiple risk factors or confounders, making it less effective in complex risk scenarios.
From Chapter 15:
Now Playing
15.5 : Kaplan-Meier-benadering
Survival Analysis
913 Views
15.1 : Inleiding tot overlevingsanalyse
Survival Analysis
1.1K Views
15.2 : Levensverwachtingstabel
Survival Analysis
790 Views
15.3 : Overlevingscurven
Survival Analysis
1.1K Views
15.4 : Actuariële benadering
Survival Analysis
475 Views
15.6 : Veronderstellingen van overlevingsanalyse
Survival Analysis
562 Views
15.7 : Vergelijking van de overlevingsanalyse van twee of meer groepen
Survival Analysis
808 Views
15.8 : De Mantel-Cox Log-Rank-test
Survival Analysis
1.4K Views
15.9 : Toepassingen van levenstafels
Survival Analysis
503 Views
15.10 : Kankeroverlevingsanalyse
Survival Analysis
932 Views
15.11 : Hazard Rate
Survival Analysis
598 Views
15.12 : Hazard Ratio
Survival Analysis
876 Views
15.13 : Truncatie in survivalanalyse
Survival Analysis
800 Views
15.14 : Censureren van overlevingsgegevens
Survival Analysis
791 Views
15.15 : Survival Trees
Survival Analysis
588 Views
See More