Допустимая доля цензурированных наблюдений в анализе выживаемости, а что если 100%? Опции

[nokh]

Идеальные данные для анализа выживаемости - когда точно известно сколько человек прожил, например, после операции и когда умер. В этом случае цензурированных наблюдений нет. Другой крайний случай - когда все наблюдения цензурированные и дальнейшая судьба пациентов неизвестна. Например один прожил больше года, другой - больше трех. В этом случае может оказаться, что больше года - это 5, а больше трех - это 4. Поэтому, насколько я понимаю, сравнить выживаемость в двух группах где все наблюдения цензурированные невозможно в принципе. А какова допустимая доля цензурированных наблюдений в выборке? Существуют ли какие-то обоснованные или негласные правила? Полазил в и-нете, заглянул в книжки - пока ответа не нашел, хотя везде рассматриваются примеры где полные данные заметно преобладают над цензурированными. Или может считать цензурированными только точно живых на момент анализа, а всех потерявшихся считать умершими в интервале между двумя осмотрами, как прочитал в одной статье?

[DrgLena]

Вы затронули очень важную тему в анализе данных. Часто на конференциях можно услышать совершенно различные оценки выживаемости больных с одной и той же патологией, поскольку каждый считает как умеет, кроме того хочет показать, что у него результат лучше, и это одна из проблем. Другая - нет возможности получить достоверную информацию о статусе больного. Приходится писать письма больным и получать порой весьма ожидаемый ответ ( не проживает). В примере, который я привела (n=1733), к сожалению, нет второй строки к названию колонок (недостаток Statistica) цензурировано 1193 (68,8%), не цензурировано 540 (31,2%), умерло 354. Можно было бы считать, что смертность на весь срок наблюдения 354/1733*100=20%. Однако, множительные оценки учитывают отсутствие данных. И к средине 5 летнего интервала, как следует из представленной таблицы вероятность выживания 0,76, смертности 0,24. Число подверженных риску на определенном интервале вычисляется как разница числа наблюдаемых в предыдущем интервале минус половина не умерших. В новом файле на русском языке обведена эта колонка.
Подробно про цензурирование ? Анализ данных типа времени жизни. Д.Р. Кокс, Д. Оукс. М. 1988 ? у меня на столе, в электронном виде не встречала.
Я думаю, что на любом этапе наблюдения может быть проведен анализ выживаемости, даже если имеется большой процент не полных данных. На следующем этапе анализа могут появиться сведения о статусе больного.
У меня тоже есть вопросы по этому методу анализа. Как правильно работать с хвостами распределения. Например, в первые месяцы после постановки диагноза или лечения сведений о статусе нет. Повторные осмотры примерно через пол года или письма начали писать через год или два. Кроме того есть данные очень отдаленных наблюдений, в данном примере более 30 лет, есть больные которые точно живы к середине интервала.

Прикрепленные файлы

 Life3.htm ( 328,97 килобайт ) Кол-во скачиваний: 1017