Здравствуйте. Мог бы кто-то мне помочь или хотя порекомендовать того кто может это сделать (плииз). У меня одна огроменная группа: протезирование клапанов. Но часть из них одним клапаном, часть другим. Предположительно - надо доказать что какой-то из протезов лучше. Доказать это можно если знать как долго у большего количества протезов будет стабильный невысокий градиент и низкая регургитация. Рост градиента будет говорить о том что для такого-то протеза есть риск развития дисфункции. Сколько протезов будет находиться под риском развития дисфункции? Результаты отдаленные: данные есть о градиентах на протезах и регургитации. Результаты до 15 лет (максимум). Каждый пациент в разное время с разным интервалом посещает клинику и делает эхо-кг. У каждого из 130 пациентов разные градиенты в разное время.

Если бы кто смог помочь - оочень очеень жду.

Добрый день, Юлиана! Понимаю суть Вашей проблемы, а посему - постараюсь Вам помочь. Итак:

Для начала надо разбить данную группу на 2 по принципу типа протеза (в Вашем случае - клапана)

Далее, Вы сами отвечаете на свой вопрос - Вы уже разработали критерии оценки дисфункции клапанов каждого типа. Остаётся только посчитать количество пациентов с каждым типом клапана с 1) низкой и высокой регургитацией и 2) невысоким и высоким градиентом ( я так понимаю, у Вас есть конкретные цифры для оценки этих показателей и какая-то классификация). Далее, Вам надо определитьсся какой тип статистики выбрать. Я работатю я непараметрической статистикой, чего и Вам желаю. Для оценки качественных критериев используйте статистику Фишера, также можете использовать таблицы сопряжённости для оценки ситуации "в целом".

Здесь, на мой взгляд, логично использовать построение кривых выживаемости.

Действительно, можно воспользоваться анализом выживаемости, если установить что после какой-то комбинации показателе считается, что клапан не работает (тогда определяется время до "дисфункции" клапана).
Однако если показатель "дисфункции" не может быть легко дихотомизирован, я бы рекомендовал использовать дисперсионный анализ с повторными измерениями (поскольку у Вас разные точки). Ситуация, правда, осложняется разным временем между измерениями. В качестве альтернативы, если точек Эхо у каждого пациента много, можно сделать регресионный анализ для каждого пациента (главное, чтобы форма регрессионной зависимости была одинаковой у всех пациентов) и затем сравнивать значения регрессионных коэффициентов в двух группах. Например, Вы нашли, что функция ухудшается линейной по меере удаления времени от операции (это маловероятно, но зато пример легко понять). Тогда уравнение регрессии у=ах+b. Для каждого пациента оцениваются а и b. b нас не очень интересует, а вот а - скорость ухудшения функции в единицу времени. Сравнив эти показатели в двух группах можно найти, что, например в одном а=0,1, а во втором 0,3, что означает (после всех оценок достоверности различий), что скорость ухудшения функции клапана во второй группе в 3 раза выше, чем в первой.