Bagaimana cara menghadapi kematian dalam analisis kelangsungan hidup bebas penyakit?

Jika saya memiliki data kelangsungan hidup bebas penyakit (didefinisikan sebagai apakah atau tidak penyakit tertentu telah didiagnosis atau tidak bersamaan dengan waktu kejadian atau kehilangan untuk ditindaklanjuti) dan juga data kelangsungan hidup secara keseluruhan, bagaimana cara saya menangani kematian yang terjadi tanpa acara penyakit? Apakah ini disensor atau haruskah saya mengecualikan pasien tersebut dari analisis survival bebas penyakit (dfs)? Saya berencana untuk menjalankan analisis dfs untuk beberapa jenis penyakit tertentu secara terpisah.

regression survival epidemiology

— jetistat001
sumber

Anda bisa melakukan keduanya. Saya bahkan melihat kedua jenis ini dilaporkan di koran yang sama. "semua penyebab kematian" adalah satu DV dan "penyakit" adalah DV lain. Untuk yang terakhir, kematian dari penyebab lain disensor.

— Peter Flom - Reinstate Monica

Penyensoran sangat baik, meskipun mereka tidak "benar-benar" disensor (Anda tahu bahwa mereka tidak akan mengembangkan penyakit, karena mereka sudah mati). Pendekatan lain adalah analisis risiko yang bersaing, di mana Anda menganggap kematian sebagai peristiwa yang bersaing. Jika Anda tertarik, saya dapat memberikan beberapa referensi.

— boscovich

@PeterFlom maksud Anda bahwa kematian akibat penyakit tersebut tetapi tidak terdiagnosis pada pasien sebelum kematian harus dimasukkan, atau disensor?

— jetistat001

@andrea Saya suka beberapa referensi tetapi saya lebih suka jika Anda memberikan ringkasannya dalam sebuah jawaban :) Mungkin analisis risiko yang bersaing cocok.

— jetistat001

Itu tergantung pada tujuan analisis.

— Peter Flom - Kembalikan Monica

Interpretasi saya tentang kelangsungan hidup bebas penyakit adalah bahwa satu-satunya peristiwa adalah mendiagnosis kembalinya penyakit. Kejadian lain baik itu penarikan pasien dari penelitian, mangkir karena alasan lain atau kematian adalah peristiwa yang disensor karena pada saat itu "peristiwa" yang ditentukan tidak terjadi dan tidak ada cara untuk itu terjadi atau terjadi penyelidik untuk mencari tahu apakah itu terjadi.

Anda sebaiknya tidak menghapus pasien yang meninggal. Itu menciptakan bias potensial. Dengan bertahan hidup seluruh gagasan sensor adalah untuk menggunakan pengamatan yang tidak lengkap dan tidak menciptakan bias yang bisa terjadi jika Anda membuang pengamatan yang tidak lengkap.

Dalam membandingkan perawatan yang saya temukan dalam perjanjian dengan pernyataan Peter, saya telah melihatnya menganalisis (dan telah melakukan sendiri) analisis waktu untuk terulang (di mana kematian dengan sebab lain disensor) dan semua menyebabkan kematian. Kematian karena penyebab spesifik penyakit adalah cara lain data tersebut dapat dianalisis.

— Michael R. Chernick
sumber

Jadi, jika saya melihat penyakit A, maka saya harus menyensor semua kematian termasuk kematian akibat penyakit A yang tidak terdiagnosis tetapi terdaftar sebagai penyebab kematian (ini seharusnya tidak terjadi tetapi jelas itu bisa terjadi jika penyakit tidak terdeteksi) ? Satu-satunya peristiwa yang harus saya sertakan adalah diagnosis penyakit. Apakah itu benar?

— jetistat001

Jika kematian disebabkan oleh kambuhnya penyakit yang tidak terdeteksi, menurut saya itu cerita yang berbeda. Kalau tidak bisa terjadi tanpa penyakitnya berulang. Maka saya pikir Anda harus menghitung kematian sebagai kekambuhan penyakit. Tentu saja subjek tidak bisa bebas penyakit sampai mati, Pengulangan pasti terjadi sebelumnya. Tetapi diagnosis kekambuhan terjadi beberapa waktu yang tidak diketahui setelah kekambuhan yang sebenarnya.

— Michael R. Chernick