Качество жизни и выживаемость, зависимость выживаемости от качества жизни Опции

[мария2009]

Здравствуйте! Вопрос состоит в следующем: проводилось исследование качества жизни по шкале FACT-C у больных до операции, через 3 и 6 месяцев после нее. Так же имеются данные для определения 3-летней выживаемости: время жизни, количество умерших и выбывших по различным причинам. Как оценить зависимость качества жизни в указанные сроки и выживаемости? Я работаю в Stat6. Предположительно это модель пропорциональных интенсивностей Кокса? Распределение времени выживаемости определить у меня не получилось. Если да, то для каждого срока в которое определялось качество жизни необходимо строить отдельную модель? А так же как определить h0(t), в результатах анализа я ее не нашла. Спасибо за помощь.

[nokh]

Формулировка "зависимость качества жизни .. и выживаемости" некорректна. Нужно или "связь (взаимосвязь) КЖ и В" или "зависимость КЖ от В" или "зависимость В от КЖ". По характеру данных Ваша задача скорее корреляционная (поиск связи между переменными), чем регрессионная (поиск зависимости), т.к. не качество жизни влияет на выживаемость, а состояние организма влияет и на оценку пациентом КЖ и на его выживаемость. Тем не менее иного способа здесь кроме регрессии Кокса не знаю. Данные по КЖ можно ввести в модель пропорциональных интенсивностей Кокса одновременно - просто вместо одного будет три параметра. Очень любопытно сработает ли КЖ. Также в модель нужно ввести все доступные параметры, которые могут определять различия в индивидуальной выживаемости (тип операции, пол, возраст, ..?). На форуме есть искушенные в анализе выживаемости люди, которые, возможно, смогут помочь вам более детальными советами.

Сообщение отредактировал nokh - 26.08.2009 - 07:58

[DrgLena]

Описанный дизайн не кажется мне привлекательным. С одной стороны хорошо, что у нас появляются исследования качества жизни. Но обычно главный или истинный исход в терминах доказательной медицины? это выживаемость больных. В случае, если нет доказательства преимущества определенного метода лечения относительно выживаемости, рассматривается другой отклик ? качество жизни. Мария 2009 не смогла получить распределение выживаемости для своих больных, наверное потому, что не верно представила данные для такого анализа. Кроме того не верно указана программа Stat6 может быть Stata 6, там очень хороший модуль Survival, а может это программа Statistica 6.0. Это в принципе не имеет значения в любом случае нужно знать, как должны быть представлены для цензурированных наблюдений. Мне вообще не кажется целесообразным рассматривать качество жизни до операции или после по любой шкале самооценки как предиктор выживаемости с помощью кокс регрессии. Можно просто сравнить динамику этих оценок у больных переживших 3 года после операции и посмотреть отличались ли они у больных с неблагоприятным исходом. Относительно того что все три оценки нужно вводить в такую модель, то тоже маловероятно, что они не коррелируют друг с другом. Относительно h0(t), подробно было на форуме.

[Green]

Мария 2009
У вас в модели есть несколько событий. Операция и события, связанные с выживаемостью ( как я понимаю, после операции). замеры КЖ идут во времени.
Для начала посмотрите выживаемость для различных групп по КЖ, замеренному ДО операции.Это comparing survival in multiple groups.

Потом попробуйте посмотреть выживаемость ( только время до события берите от точки 3 мес) - для различных групп КЖ, замеренного спустя три месяца. Это еще раз comparing survival in multiple groups с другими данными.

Аналогично - для КЖ в 6 месяцев.

Предполагаемая интерпретация результатов. В Группе с Высоким КЖ до операции наблюдалась выживаемость (z%+-n%) ....
Да, и о какой выживаемости речь? Общая, бессобытийная, безрецидивная...
======
Пихать в модель Кокса повторяющиеся измерения не надо
И вообще, имхо, Кокса не надо тут трогать:
Причина 1.

log[h{(t), (z...)}/h0(t)] = b1*z1 + ... + bm*zm

Хотите запихать измерения на порядковой шкале в уравнение линейной регресии?

Functional Assessment of Cancer Therapy =FACT ? Имхо, балльная шкала. Т.е. порядковая. Напишите другие баллы, получите другие результаты.

Причина 2.
Кокс всего-то строит линейную регрессию. Далее она сравнивается с нулевым вариантом, когда коэффициенты при переменных =0. Если есть разница в моделях, то полагают, что незвасимая переменная влияет на выживаемость.

Переводим на язык вашей задачи. Уровень качества жизни (независимая переменная) влияет на выживаемость... ммм?
======
Есть вариант, конечно, анализа сопряженности признаков. Получится типа, кто себя плохо чувствовал, тот и умер Но это уже не survival.

[мария2009]

Здравствуйте! Признательна за помощь! DrgLena, программа у меня Statistica6. Согласна, что включать КЖ как предиктор выживаемости это не правильно, но должна же между ними быть связь! У нас сейчас максимальное время наблюдения 36 месяцев. Если я правильно поняла имеет смысл КЖ поделить на группы 1 - те кто дожил до 36 месяцев и 2 - остальные кто не дожил, выбывших по другим причинам мы в данном случае не учитываем, и сравниваем.
Как предлагаете Вы, Green, я в целом поняла. Но что брать за точку разделения КЖ, в одной публикации я видела как сравнивали нижний квартиль КЖ и остальные показатели, правомерно ли это, может быть делить на 3 интервала: низкое, среднее и высокое? Затрудняюсь сказать какая это выживаемость: полные наблюдения - те кто умерли от онкологического заболевания, цензуированные выбывшие по другим причинам либо живые на момент 36 месяцев. У нас еще есть отдельно сроки возникновения новых метастазов и сроки развития прогрессии. Я предполагала их анализировать тоже кривыми выживаемости, но отдельно. Как соединить воедино пока не представляю. А можно ли упростить задачу и сравнить качество жизни для тех кто умер - 1 группа и тех кто жив - 2 группа без учета времени выживания, так же для рецидивов и новых метастазов, или это совсем не хорошо? Еще раз спасибо за помощь.

[Green]

Мария, давайте последовательно разбивать вашу глобальную задачу на подзадачи, которые нормально решаются достаточно стандартными методами.

Первое, что я вижу:

"полные наблюдения - те кто умерли от онкологического заболевания, цензуированные выбывшие по другим причинам либо живые на момент 36 месяцев. " Это называется общая выживаемость.

Вы хотите исследовать связь качества жизни и выживаемости.
Но качество жизни у вас замеряно на момент ПЕРЕД операцией. ( ремарка:там еще у вас степени развития заболевания...или брали 1-2? или 3-4...??)

Аналогия. Есть простудное заболевание у группы пациентов. Вы померяли уровень лейкоцитов. Потом дали лекарство. Теперь вы говорите, что уровень лейкоцитов ДО приема лекарства влияет на скорость воздоровления. Скрытый фактор - лекарство. Не так ли?
У вас скрытый фактор - операция.

Я понимаю, что вы сидите с кучей данных, и не знаете, как их комбинировать.

Зачем вы меряли КЖ? Попробуйте разобраться в этом вопросе.
Какая реакция у врача была, когда КЖ было низким? Была ли? или просто мониторинг ?

А то пока получается типа: изучение влияния теста FACT на выживаемость. Так вот - сам тест - не влияет. оттого что вас протестировали на ....некий тест - длительность вашей жизни не изменится.

А вот наблюдения за группой лиц, которые сдали тест на "отлично", и которые сдали тест на "очень плохо".... они могут привести к некоторым умозаключениям.

Да и еще.... я c шкалой FACT теста знакома плохо. Кто и как делит в статьях- не в курсе... я знаю, что обоснованно будет делить по медиане, по квартилям, по ROC. Даже разделить по возрастанию на три одинаковых группы - возможно будет допустимо. Если распределение равномерное.

Ответьте сначала четко себе - ЧТО вы изучаете? Цель какая у исследования?

[мария2009]

Здравствуйте! Я сразу поясню, изначально мысль была такой: у больных 2 групп с одинаковым заболеванием, стадией, средним возрастом проводилось исследование качества жизни до операции, которое значимо не отличалось. Затем выполняли 2 разные операции и оценивали качество жизни. Т.Е. основной вопрос как Вы справедливо заметили влияние новой операции на КЖ. Но у меня появилась мысль насколько шкала КЖ связана с исходом и имеет ли она прогностическую ценность. Например низкое - умерли, высокое - живут долго. То что наше анкетирование не влияет на продолжительность жизни - я понимаю. Просто запуталась как это представить. Спасибо.

[Green]

Мария,
Functional Assessment of Cancer Therapy - переводим ...это оценка терапии...
У вас две группы - Операция 1 и Операция 2.
Можно сделать сравнение выживаемости в группах. Различается ли оно?
Предположим, да. Тогда операция - это влияющий фактор.
Предположим, нет.
Тогда можно говорить, что операция 2 по сравнению с операцией 1 не дает повышения выживаемости, но, к примеру улучшает КЖ.


Далее уже соотносить КЖ в каждой из групп.
т.е. у вас всплывает 2 вида анализа - выживаемость и таблицы 2хk.

Ну, конечно, можно еще покрутить и подумать...
Как прогностический фактор?...Ну...everybody lies © Это же самооценка? т.е. человеческий фактор?

Может, еще кто-то подскажет.
Да , и если несложно тип данных и интервал измерений FACT хоть напишите...Чтобы понять, что делать с такими данными.

[мария2009]

Здравствуйте! По нашим данным получилось, что операция 1 по сравнению с операцией 2 статистически значимо не повышает выживаемость, медианы численно отличаются (29 и 34 месяца, кстати их как-то можно сравнить отдельно?). КЖ повышается в обеих группах, но после 1 операции КЖ значимо лучше через 3 и 6 месяцев. Т.Е. здесь вывод что новая операция не продляет жизнь больных о улучшает качество жизни. Не знаю как приложить файл с данными. Приведу так FACT-G через 3 месяца среднее и ст. откл. 61,22+/-10,06 баллов мин 16,00 макс 83,00 IQR 11,00 распределение ассиметричное (N=115, конечно мало! Но пока столько). Просто хотелось рассмотреть шкалу FACT-C в целом в связи с теми или иными факторами, т.к. у нас этот опросник пока используется мало и хотелось в какой-то степени оценить его значимость. Я рассчитывала коэффициент Кронбаха для каждой подшкалы. В некоторых случаях он был очень низким (0.36 например) Насколько это плохо? Спасибо!

[Green]

Мария, я не про результаты обработки КЖ говорила. Данные не нужно показывать:)

Собственно, сама нашла в Интернете и посмотрела этот опросник. Зачем коэффициент Кронбаха (КК) расчитывали для каждого раздела опросника? КК считается для оценки надежности психологического теста. Всего теста. Конечно, куски теста будут менее надежны. Меньше вопросов в каждом разделе. ( Возможно, из-за неточного перевода, например).
Шкала - это немного другое. Это те баллы от 0 до 4, которые выставляются по каждому вопросу. Я имела ввиду, в какой шкале измерения. Ответ - в балльной:). Т.е. по большому счету - ранговая (порядковая) шкала. Хотя социологи притягивают и интервальные шкалы туда.
А от типа шкалы выбираются и способы статистической обработки. Безусловно, с допущениями о типе распределения. Вот это я имела ввиду, говоря о типе данных.

> хотелось в какой-то степени оценить его значимость

так вы и говорите, что после операции 2 пациенты себя чувствовали значимо лучше, хотя разницы в выживаемости не было. Следовательно, ваш опрос с помощью опросника FACT помог выявить, что КЖ после операции 2 лучше. Способ выяснения (опрос) недорогой, не требовал расходов материалов, медикаментов.
Видела, как доказывают валидность - http://www.gemclinic.ru/jornstat20.php
Но это ли задача Вашего исследования?

> медианы численно отличаются
медианы сроков наблюдений или медианная выживаемость?

[мария2009]

Спасибо, ссылку посмотрела, насколько понимаю валидность теста мы оценить не можем т.к. другими известными тестами мы не пользовались. Извините, вопрос не в тему, а что такое метод "известных групп"? По поводу шкалы на каждый отдельный вопрос она ранговая, а когда мы суммируем в целом можно же ее представить интервальной (количественной, непрерывной)? Коффициент Кронбаха я считала для каждого модуля отдельно т.к. видела это в статьях. Очень рада, что нужно представлять для теста в целом. Там получились хорошие цифры. При чем мы рассчитываем отдельно до операции через 3 и 6 месяцев. Я правильно понимаю? Отличаются медианы сроков наблюдения. Нужно сравнить выживаемость на момент медианы 1 и 2 группы? Большое спасибо за внимание и квалифицированную помощь.

[Green]

>что такое метод "известных групп"?
К участию в психометрическом эксперименте по проверке валидности теста приглашаются испытуемые, про которых известно, к какой группе по критерию они относятся.

>Нужно сравнить выживаемость на момент медианы 1 и 2 группы?

А какую трактовку подложить? Одних наблюдали месяц, у них выживаемость 90%, других наблюдали 5 лет - и у них выживаемость 80%. И что?...получается в огороде бузина, а в Киеве дядька.

Сравнивайтк уж тогда медианную (серединную) выживаемость.
median survival - это мера того, как долго пациенты будут жить с определенной болезнью или после лечения. Шанс остаться в живых свыше срока серединной выживаемости составляет 50%.
> а когда мы суммируем в целом можно же ее представить интервальной (количественной, непрерывной)?
Как математик, я против такого. На ранговой шкале вообще операция суммирования не валидна. Т.е. изначально средний балл мне представялется неправильным.
Как практик, .....ну... а что делать?...
Психологи обосновывают переход от ранговых шкал к интервальным. Т.е. есть такие работы. Официальные в психологии.
http://www.statanalyse.org/articles/15-shkaly
Но, Мария, не копайте глубоко там
Я говорила с самого начала, что КЖ можно использовать как основу для стратификации. Повторю еще раз.

Еще раз вопрос: Какая цель у Вашего исследования? Это себе вопрос задайте. Когда определите цель - данные лягут в систему. Поймете, что исследуете, какие факторы возможно влияют, как их проверить и проч.


Удачи!

Сообщение отредактировал Green - 4.09.2009 - 10:27

[мария2009]

Спасибо за помощь. Будем думать.