रोग-मुक्त अस्तित्व विश्लेषण में मृत्यु से कैसे निपटें?

Question

यदि मेरे पास रोग मुक्त अस्तित्व डेटा है (परिभाषित किया गया है कि किसी विशेष बीमारी का निदान किया गया है या नहीं, तो उस घटना या समय का पालन करने के लिए नुकसान के साथ) और समग्र उत्तरजीविता डेटा भी है, मैं उन मौतों से कैसे निपटूं जो बिना मृत्यु के होती हैं बीमारी की घटना? क्या ये सेंसर किए गए हैं या क्या मुझे ऐसे रोगियों को रोग-मुक्त अस्तित्व (dfs) विश्लेषण से बाहर करना चाहिए? मैं कई विशेष प्रकार की बीमारी के लिए अलग से डीएफएस विश्लेषण चलाने की योजना बनाता हूं।

Comments

आप दोनों कर सकते हैं। मैंने एक ही पेपर में रिपोर्ट किए गए दोनों प्रकार भी देखे हैं। "सभी कारण मृत्यु दर" एक डीवी है और "बीमारी" एक और डीवी है। उत्तरार्द्ध के लिए, अन्य कारणों से होने वाली मौतों को सेंसर किया जाता है।

— पीटर Flom

सेंसर करना पूरी तरह से ठीक है, भले ही वे "वास्तव में" सेंसर नहीं हैं (आप जानते हैं कि वे बीमारी का विकास नहीं करेंगे, क्योंकि वे मर चुके हैं)। एक अन्य दृष्टिकोण जोखिम विश्लेषण का मुकाबला कर रहा है, जहां आप मृत्यु को प्रतिस्पर्धा की घटना मानते हैं। यदि आप रुचि रखते हैं तो मैं आपको कुछ संदर्भ दे सकता हूं।

— बोसोविच

@PeterFlom का मतलब यह है कि बीमारी से होने वाली मौतों पर सवाल उठता है लेकिन मौत से पहले रोगी को असंगठित किया जाना चाहिए, या सेंसर करना चाहिए?

— जेटीस्टैट001

@andrea मुझे कुछ संदर्भ पसंद आएंगे, लेकिन यदि आप एक उत्तर में उनमें से एक सारांश देते हैं तो मैं इसे और भी अधिक पसंद करूंगा :) शायद एक प्रतिस्पर्धी जोखिम विश्लेषण उपयोगी है।

— जेटीस्टैट001

यह विश्लेषण के लक्ष्यों पर निर्भर करता है।

— पीटर Flom

Answer 1

रोग मुक्त अस्तित्व की मेरी व्याख्या यह है कि एकमात्र घटना रोग की वापसी का निदान है। किसी भी अन्य घटना यह अध्ययन से रोगी की वापसी हो सकती है, किसी अन्य कारण या अनुवर्ती मृत्यु के लिए खो दिया गया एक सेंसर घटना है क्योंकि उस समय परिभाषित "घटना" नहीं हुई थी और इसके लिए या तो होने का कोई रास्ता नहीं है अन्वेषक कभी यह पता लगाने के लिए कि क्या हुआ।

आपको उन रोगियों को नहीं निकालना चाहिए जो मर गए। यह संभावित पूर्वाग्रह पैदा करता है। उत्तरजीविता के साथ, सेंसरिंग का पूरा विचार अपूर्ण टिप्पणियों का उपयोग करना है और पूर्वाग्रह नहीं पैदा करना है जो कि हो सकता है यदि आप अपूर्ण अवलोकन को बाहर निकालते हैं।

तुलनात्मक उपचार में मैं पीटर की टिप्पणियों के साथ समझौता करता हूं, मैंने इसे देखा है (और खुद किया है) पुनरावृत्ति के लिए समय का विश्लेषण (जहां अन्य कारणों से मृत्यु को सेंसर किया गया है) और सभी मृत्यु दर का कारण बनते हैं। रोग विशिष्ट कारण से मृत्यु एक और तरीका है जिससे इस तरह के डेटा का विश्लेषण किया जा सकता है।

Comments

इसलिए, यदि मैं रोग A को देख रहा हूं, तो मुझे बीमारी A से होने वाली मौतों सहित सभी मौतों को सेंसर कर देना चाहिए, लेकिन जिन्हें मृत्यु के कारण के रूप में सूचीबद्ध किया गया है (ऐसा नहीं होना चाहिए, लेकिन जाहिर है कि यह रोग अनिच्छित हो सकता है) ? केवल जिन घटनाओं में मुझे शामिल होना चाहिए, वे रोग का निदान हैं । क्या वह सही है?

— जेटीस्टेट्टाइए

यदि मृत्यु उस बीमारी की पुनरावृत्ति से होती है, जो उस समय से चल रही थी जो मुझे एक अलग कहानी लगती है। यदि रोग के बिना नहीं हो सकता reoccurring। फिर मुझे लगता है कि आपको बीमारी की पुनरावृत्ति के रूप में मृत्यु को गिनना चाहिए। बेशक विषय मृत्यु तक रोग मुक्त नहीं हो सकता था, पुनरावृत्ति पहले हुई होगी। लेकिन पुनरावृत्ति का निदान वैसे भी वास्तविक पुनरावृत्ति के बाद कुछ अज्ञात समय में होता है।

— माइकल आर। चेरिक