Phân tích sống còn Kaplan Meier

<span class="text_page_counter">Trang 1</span><div class="page_container" data-page="1">

<small>Survival Analysis1</small>

Tình huống nghiên cứu 1 Một nghiên cứu cắt ngang được tiến hành

trên cộng đồng để xác định tuổi mãn kinh trung bình ở phụ nữ. Nghiên cứu ghi nhận tuổi mãn kinh ở phụ nữ đã mãn kinh (không điều tra những phụ nữ chưa mãn kinh) và

tính trung bình của số liệu này.

</div><span class="text_page_counter">Trang 2</span><div class="page_container" data-page="2">

<small>Survival Analysis2</small>

Tình huống nghiên cứu 2

Một phẫu thuật viên thực hiện phẫu thuật thơng vịi trứng trên 38 bệnh nhân vơ sinh. Tuy nhiên tác giả chỉ báo cáo tỉ lệ thành công sau 12 tháng trên

</div><span class="text_page_counter">Trang 3</span><div class="page_container" data-page="3">

<small>Survival Analysis3</small>

Tình huống nghiên cứu 3

<i>Một nghiên cứu điều trị tiệt trùng Helicobacter pylori </i>

trên bệnh nhân loét dạ dày tá tràng. Ngày bắt

đầu điều trị được quy ước là ngày 0. Vào ngày 15 và 30, bệnh nhân được tái khám và hỏi đã hết

đau thượng vi hay chưa. Nếu có ghi nhận ngày hết triệu chứng đau vào biến V1, nếu không ghi nhận giá trị khuyết (missing value). Nhà nghiên cứu tính và báo cáo trung bình của thời gian hết triệu chứng đau.

</div><span class="text_page_counter">Trang 4</span><div class="page_container" data-page="4">

<small>Survival Analysis4</small>

Tình huống nghiên cứu 4

Một cuộc điều tra cộng đồng được nhằm xác định trung vị và trung bình tuổi dứt sữa của trẻ em. 1280 trẻ dưới 2 tuổi được hỏi đã dứt sữa hay

chưa. Nếu trẻ đã dứt sữa, điều tra viên ghi nhận tháng tuổi đã dứt sữa và nếu trẻ chưa dứt sữa, điều tra viên ghi nhận bà mẹ muốn dứt sữa cho trẻ vào tháng tuổi nào.

</div><span class="text_page_counter">Trang 5</span><div class="page_container" data-page="5">

<small>Survival Analysis5</small>

Tình huống nghiên cứu 5

Một nghiên cứu muốn xác định thời gian ủ bệnh

trung vị của bệnh AIDS. Nhà nghiên cứu điều tra tất cả các bệnh nhân AIDS tại một bệnh viện và ghi nhận thời điểm nhiễm HIV và tính thời gian ủ bệnh trung bình của bệnh AIDS. Giả định thông tin về thời điểm nhiễm HIV là chính xác.

</div><span class="text_page_counter">Trang 6</span><div class="page_container" data-page="6">

<small>Survival Analysis6</small>

Mục tiêu Nêu được:

- 3 lý do sử dụng phân tích sống cịn - 3 ứng dụng của phân tích sống cịn

- 3 hàm số mô tả sự xuất hiện của biến cố theo thời gian

- 3 giả định của phân tích sống cịn

</div><span class="text_page_counter">Trang 7</span><div class="page_container" data-page="7">

<small>Survival Analysis7</small>

Phân tích sống cịn (survival analysis)

Phân tích sống cịn khơng phải là phân tích cho biến cố quan tâm là sống hay tử vong

Phân tích sống cịn: khi việc quan sát biến cố quan tâm bị cắt bỏ (censored)

Lí do quan sát bị cắt bỏ:

- Do kết thúc NC: NC dọc, NC cắt ngang - BN rời bỏ NC

- Xảy ra biến cố cạnh tranh

</div><span class="text_page_counter">Trang 8</span><div class="page_container" data-page="8">

Tuổi mãn kinh ở một đoàn hệ phụ nữ giả định

Chỉ sử dụng quan sát không bị cắt bỏ: Sai lệch

Bao gồm những quan sát khơng có nguy cơ bị cắt bỏ

<small>- Cỡ mẫu</small>

<small>- Sai lệch thông tin- Sai lệch chọn lựa</small>

</div><span class="text_page_counter">Trang 9</span><div class="page_container" data-page="9">

<b><small>Luthra P, Bland JM, Stanlon SL. Incidence of </small></b>

<i><small>pregnancy after laparoscopy and hydrotubation. BMJ </small></i>

<b><small>1982; 284:1013-1014</small></b>

</div><span class="text_page_counter">Trang 14</span><div class="page_container" data-page="14">

<small>16Nhóm Auer rods âm tính Nhóm Auer rods dương tính </small>

<small>Chỉ số Thời gian </small>

<small>chết thời gian </small>^Khoảng ^{Tử vong} <small>sống </small>^Còn ^{Tổng số Xác suất}<small>sống </small> ^{Tử vong} <small>sống </small>^Còn ^{Tổng số Xác suất}<small>sống </small>

<b><small>Feigl P, Zelen M. Estimation of exponential survival probabilities with </small></b>

<i><b><small>concomitant information. Biometrics 1965; 21:826-838</small></b></i>

</div><span class="text_page_counter">Trang 18</span><div class="page_container" data-page="18">

<small>Logrank test of homogeneity (group=group):</small>

<small>Log-rank test for equality of survivor functions</small>

</div><span class="text_page_counter">Trang 20</span><div class="page_container" data-page="20">

So sánh tỉ suất trong tồn thời gian nghiên cứu

<small>Tính tỉ số tỉ suất (rate ratio)và kiểm định MH:- Tỉ suất = số biến cố/  thời gian nguy cơ</small>

<small>- Giả định: tỉ suất hằng định trong thời gian NC</small>

<small>Sử dụng OR để xấp xỉ RR; sử dụng MH-OR và logrank test</small>

<small>- Giả định: tỉ suất hằng định trong thời gian NC- Giả định: tỉ lệ thất bại trong nhóm < 10%</small>

<i><b><small>Greenland S. Application of stratified analysis methods In: Modern </small></b></i>

<i><small>Epidemilogy. Philadelphia, Lippincott-Raven, 1998:281-300</small></i>

</div><span class="text_page_counter">Trang 21</span><div class="page_container" data-page="21">

<small>Survival Analysis21</small>

Giả định của phân tích sống cịn - Triển vọng sống của bệnh nhân bị cắt bỏ

tương tự như của bệnh nhân được theo dõi - Khơng có sự khác biệt về xác suất sống

còn ở các đối tượng trước và sau nghiên cứu

- Có thể xác định chính xác thời điểm xảy ra biến cố

</div><span class="text_page_counter">Trang 22</span><div class="page_container" data-page="22">

<small>22</small>

Bộ môn Thống kê Y học & Tin học

Sứ mệnh của Bộ môn Thống kê Y học và Tin học là đóng góp vào sự nghiệp tăng cường và bảo vệ

sức khoẻ tồn dân thơng qua các hoạt động

nghiên cứu, giảng dạy, đào tạo và tham vấn có chất lượng cao về y tế cơng cộng và y học.

Tầm nhìn của bộ mơn Thống kê Y học và Tin học sẽ là một trong những trung tâm đào tạo hàng đầu về thống kê y học trong khu vực.

</div><span class="text_page_counter">Trang 23</span><div class="page_container" data-page="23">

<small>Survival Analysis23</small>

Th c t p phân tích v i Stataực tập phân tích với Stata ập phân tích với Stataới Stata

• M t p tin leukemia2.dta trong th m c c:\stata ở tập tin leukemia2.dta trong thư mục c:\stata ập phân tích với Stata ư mục c:\stata ục c:\stata (sau khi ã cài t StataData1.exe)đã cài đặt StataData1.exe) đã cài đặt StataData1.exe)ặt StataData1.exe)

• M t p tin log (và thi t l p cmdlog n u c n thi t)ở tập tin leukemia2.dta trong thư mục c:\stata ập phân tích với Stata ết lập cmdlog nếu cần thiết) ập phân tích với Stata ết lập cmdlog nếu cần thiết) ần thiết) ết lập cmdlog nếu cần thiết) • Nh n F3 bi t ấn F3 để biết được số bản ghi và các biên số đã cài đặt StataData1.exe)ể biết được số bản ghi và các biên số ết lập cmdlog nếu cần thiết) đã cài đặt StataData1.exe)ư mục c:\stata ợc số bản ghi và các biên sốc s b n ghi và các biên số bản ghi và các biên số ản ghi và các biên số ố bản ghi và các biên số

• S li u t m t nghiên c u nh m ánh giá hi u qu ố bản ghi và các biên số ệu từ một nghiên cứu nhằm đánh giá hiệu quả ừ một nghiên cứu nhằm đánh giá hiệu quả ột nghiên cứu nhằm đánh giá hiệu quả ứu nhằm đánh giá hiệu quả ằm đánh giá hiệu quả đã cài đặt StataData1.exe) ệu từ một nghiên cứu nhằm đánh giá hiệu quả ản ghi và các biên số c a 6-MP trong i u tr leukemia. Có 42 b nh nhân ủa 6-MP trong điều trị leukemia. Có 42 bệnh nhân đã cài đặt StataData1.exe) ều trị leukemia. Có 42 bệnh nhân ị leukemia. Có 42 bệnh nhân ệu từ một nghiên cứu nhằm đánh giá hiệu quả

c a vào nghiên c u (21 c i u tr v i 6MP đã cài đặt StataData1.exe)ư mục c:\stata ợc số bản ghi và các biên số đã cài đặt StataData1.exe)ư mục c:\stata ứu nhằm đánh giá hiệu quả đã cài đặt StataData1.exe)ư mục c:\stata ợc số bản ghi và các biên số đã cài đặt StataData1.exe) ều trị leukemia. Có 42 bệnh nhân ị leukemia. Có 42 bệnh nhân ới Stata

và 21 b nh nhân ệu từ một nghiên cứu nhằm đánh giá hiệu quả đã cài đặt StataData1.exe)ư mục c:\stata ợc số bản ghi và các biên số đã cài đặt StataData1.exe) ều trị leukemia. Có 42 bệnh nhân c i u tr v i placebo)ị leukemia. Có 42 bệnh nhân ới Stata

</div><span class="text_page_counter">Trang 24</span><div class="page_container" data-page="24">

<small>Survival Analysis24</small>

• Các biến số gồm:

<small>– id : mã số bệnh nhân</small>

<small>– survtime : thời gian còn sống </small>

<small>– censored : đã bỏ cuộc (1) hay đã chết (0) – treatmen : điều trị bằng 6MP hay placebo</small>

• Sử dụng menu statistics: survival analysis: setup &

utilities :: declare data to be survival-time data (trước khi thực hiện các lệnh khác)

• Vẽ đường cong Kaplan-Meier (menu statistics: survival analysis:: summary statistics :: graph survival)

• Vẽ đường cong Nelson Aelenn • Sử dụng kiểm định log-rank

</div>