Anpassung der Überlebenskurven für Störfaktoren: Eine Übersicht und eine neue Methode

Bei der Berichterstattung über Ergebnisse der Überlebensanalyse präsentieren die Forscher häufig rohe Kaplan-Meier-Überlebenskurven und angepasste relative Risiken aus dem Cox-Proportional-Hazards-Modell. Gelegentlich bieten die Forscher auch eine grafische Darstellung der angepassten Überlebenskurven basierend auf Regressionsschätzungen und den durchschnittlichen Kovariatenwerten in den Studiengruppen. In diesem Papier überprüfen die Autoren die Einschränkungen dieses Ansatzes und untersuchen alternative Ansätze zur Gewinnung angepasster Überlebenskurven, die vorgeschlagen wurden. Darüber hinaus wird eine neue Methode zur Ermittlung multivariater angepasster Überlebenskurven beschrieben. Diese Methode basiert auf der direkten Anpassung der beobachteten bedingten Überlebenswahrscheinlichkeit zum Zeitpunkt jedes Ereignisses. Wenn eine nicht exponierte Gruppe als Standard zur Anpassung einer exponierten Gruppe verwendet wird, wird die Überlebenskurve in der exponierten Gruppe an die Kovariatenverteilung in der nicht exponierten Gruppe zum Zeitpunkt des Ereignisses angepasst. Diese Methode hat den Vorteil gegenüber der durchschnittlichen Kovariatenmethode, dass sie die Möglichkeit zulässt, dass die angepassten Überlebenskurven in ihrer Form unterschiedlich sind. Die Methode kann mehrere feste oder zeitabhängige kategoriale Kovariaten sowie linkszensierte Daten verarbeiten und ermöglicht die Schätzung von Konfidenzintervallen. Die Autoren haben ein Makro in der SAS-Sprache geschrieben, das die angepassten Überlebensschätzungen und Grafiken erzeugt. Dieses Makro ist auf Anfrage erhältlich und kann über das World Wide Web heruntergeladen werden.