Μεθοδολογία μοντελοποίησης στην ανάλυση επιβίωσης:
Creators: name: Μπέγκας, Κωνσταντίνος Θεμιστοκλή
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2009
Subjects: Ανάλυση επιβίωσης
Μοντελοποίηση επιβίωσης
Χρόνοι ζωής
Survival analysis
Survival modelling
Life time

description: Η παρούσα εργασία εκπονήθηκε στα πλαίσια του προγράμματος μεταπτυχιακών σπουδών του τμήματος Μαθηματικών του Αριστοτελείου Πανεπιστημίου. όπως γίνεται αντιληπτό και από τον τίτλο πραγματεύεται εφαρμογές στην ανάλυση επιβίωσης.Αρχικά επιχειρείται μια εισαγωγή στην ανάλυση επιβίωσης με αναφορά σε έννοιες όπως η λογοκρισία, η συνάρτηση κινδύνου και η αθροιστική της όπως και στην εκτίμηση αυτών και συνεχίζεται με μη παραμετρικές μεθόδους εκτίμησης.τέλος στο πρώτο κεφάλαιο παρατίθενται και κάποιες παραμετρικές συναρτήσεις επιβίωσης.sυνεχίζοντας στο δεύτερο κεφάλαιο μελετάται το μοντέλο του Cox με την αξιολόγηση μεταβλητών του όπως και η προσαρμογή του μοντέλου των ανάλογων κινδύνων και η σύγκριση εναλλακτικών μοντέλων.έπειτα στο τρίτο κεφάλαιο εισάγετε η έννοια του μοντέλου επιταχυνόμενων χρόνων επιβίωσης. συγκεκριμένα προσαρμόζεται η συνάρτηση επιβίωσης Weibull στο μοντέλο επιταχυνόμενων χρόνων ζωής μας απασχολεί ακόμα η σχέση μεταξύ του εκθετικού και του Weibull μοντέλου και η επίδραση του μοντέλου επιταχυνόμενων χρόνων στη συνάρτηση κινδύνου.για να καταλήξουμε στους ανταγωνιστικούς κινδύνους στο πέμπτο κεφάλαιο μελετήθηκαν οι χρονικά μεταβαλλόμενες μεταβλητές (τέταρτο κεφάλαιο) και παρουσιάστηκαν οι αντίστοιχες εφαρμογές.η έννοια στην οποία δόθηκε ιδιαίτερη έμφαση στην παρούσα εργασία είναι αυτή των ανταγωνιστικών κινδύνων.Όπως αναφέρθηκε και παραπάνω με τους ανταγωνιστικούς κινδύνους ασχολούμαστε εκτενώς στο πέμπτο κεφάλαιο με τη βοήθεια βέβαια των εφαρμογών που υπάρχουν στο τελευταίο κεφάλαιο της εργασίας.
description: The fundamental methods to analyse time-to-event data in the presence of competing risks were already developed in the 70s and are today part of many standard textbooks on survival analysis.however, there is still a debate in the literature about the use of the fundamental tools, especially the cumulative incidence function in contrast to the Kaplan Meier estimate is discussed again and again. in addition, the impact of the unknown and inestimable interrelations among the competing risks on the interpretation of the results of any analysis seems to be unclear to many researchers.in this paper, we try to provide a guided tour to researchers interested in analysing competing risks data in medical research. we review the basic quantities for analysis competing risk data, cumulative incidence and cause-specific hazard functions. we further point to different methods of visualizing the observed data and making inference for these quantities. we illustrate the fundamental problems in the interpretation of the results of competing risks analysis and comment on the choice between the cumulative incidence function and the cause specific hazard function.Survival analysis encompasses investigation of time to event data. In most clinical studies, estimating the cumulative incidence function (or the probability of experiencing an event by a given time) is of primary interest. When the data consist of patients who experience an event and censored individuals, a nonparametric estimate of the cumulative incidence can be obtained using the Kaplan-Meier method. under this approach, the censoring mechanism is assumed to be noninformative. In other words, the survival time of an individual (or the time at which a subject experiences an event) is assumed to be independent of a mechanism that would cause the patient to be censored.Often times, a patient may experience an event other than the one of interest which alters the probability of experiencing the event of interest. Such events are known as competing risk events. In this setting, it would often be of interest to calculate the cumulative incidence of a specific event of interest. Any subject who does not experience the event of interest can be treated as censored. However, a patient experiencing a competing risk event is censored in an informative manner. Hence, the Kaplan-Meier estimation procedure may not be directly applicable. The cumulative incidence function for an event of interest must be calculated by appropriately accounting for the presence of competing risk events.