Si j'ai des données de survie sans maladie (définies comme si une maladie particulière a été diagnostiquée ou non avec le temps jusqu'à cet événement ou la perte à suivre) et aussi des données de survie globale, comment puis-je gérer les décès qui surviennent sans le événement de maladie? Ces informations sont-elles censurées ou dois-je exclure ces patients de l'analyse de survie sans maladie (dfs)? Je prévois d'exécuter séparément des analyses DFS pour plusieurs types particuliers de maladies.
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Réponses:
Mon interprétation de la survie sans maladie est que le seul événement est le diagnostic de retour de la maladie. Tout autre événement, que ce soit le retrait patient de l'étude, perdu de vue pour toute autre raison ou la mort, est un événement censuré car à ce moment-là «l'événement» défini ne s'était pas produit et il n'y avait aucun moyen qu'il se produise ou pour l'enquêteur pour savoir s'il s'est produit.
Vous ne devez pas retirer les patients décédés. Cela crée un biais potentiel. Avec la survie, l'idée de censure est d'utiliser les observations incomplètes et de ne pas créer de biais qui pourraient se produire si vous jetiez l'observation incomplète.
En comparant les traitements que je trouve en accord avec les remarques de Peter, je l'ai vu faire (et je l'ai fait moi-même) des analyses du temps de récidive (où la mort par d'autres causes est censurée) et toutes les causes de mortalité. Le décès par cause spécifique de la maladie est une autre façon d'analyser ces données.
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