Knochenmarkdaten

Medizinische Forscher wollen die Erfolgsrate der Genesung von einer Knochenmarktransplantation zur Behandlung von akuter Leukämie bestimmen. Die Genesung hängt von Faktoren wie der des Patienten Risikokategorie zum Zeitpunkt der Transplantation, seiner Stadium der Krankheitund ob seine Thrombozytenzahl wieder auf ein normales Niveau zurückgekehrt ist. Risikokategorie und Stadium der Krankheit sind feste Prädiktoren, da sie sich während der gesamten Studie nicht ändern. Die Thrombozytenzahl eines Patienten ist jedoch ein zeitabhängiger Prädiktor, da sich die Anzahl während des Genesungsprozesses ändern kann.

Die medizinischen Forscher untersuchen 137 Patienten nach Erhalt der Transplantation und erfassen die Anzahl der Tage, an denen sie krankheitsfrei sind. Ein Patient ist nicht krankheitsfrei, wenn er stirbt, bevor sich seine Thrombozytenzahl normalisiert oder wenn seine Leukämie zurückkehrt, nachdem sich seine Thrombozytenzahl normalisiert hat. Ein Wert von Ja gibt einen krankheitsfreien Patienten an und ist eine zensierte Beobachtung. Eine zensierte Beobachtung liegt vor, wenn das Ereignis bis zum Ende der Beobachtungszeit nicht eintritt.

Die Daten befinden sich im Zählprozessformular, was bedeutet, dass mehrere Zeilen jeden Patienten darstellen. Jede Zeile beschreibt ein Zeitintervall, in dem die Werte aller Variablen konstant sind. Zeitabhängige Prädiktoren ändern sich zwischen Zeilen. Die Intervalle beginnen direkt nach der Startzeit und schließen die Endzeit ein.

Die folgende Tabelle enthält beispielsweise die Daten für den Patienten mit Identifikation einem von 1. Die beobachteten Werte von Risikokategorie und sind in jeder Zeile Stadium der Krankheit gleich, da diese Prädiktoren fest sind. Da sich eine normale Thrombozytenzahl während der Studie ändern kann, benötigt jeder Patient eine neue Datenzeile, wenn sich dieser Prädiktor ändert. Die erste Zeile zeigt, dass der Patient in den ersten 13 Tagen nach der Transplantation keine normale Thrombozytenzahl im Intervall hatte. Die zweite Reihe zeigt, dass der Patient von nach Tag 13 bis zum Ende der Studie am Tag 2.081 eine normale Thrombozytenzahl hatte.

Identifikation Risikokategorie Startzeit Endzeit Frei von Krankheiten Normale Blutplättchen Stadium der Krankheit
1 1 0 13 Ja Nein Normal
1 1 13 2081 Ja Ja Normal

Mit diesen Daten können Sie das Verfahren Cox-Modell in einem Zählprozessformular anpassen veranschaulichen.

Arbeitsblattspalte Beschreibung
Identifikation Gibt den Patienten an
Risikokategorie Die Risikokategorie des Patienten zum Zeitpunkt der Transplantation
Startzeit Der Starttag
Endzeit Der Endtag
Frei von Krankheiten Ob der Patient krankheitsfrei ist
Normale Blutplättchen Ob der Patient eine normale Thrombozytenzahl hat
Stadium der Krankheit Französisch-amerikanisch-britische Klassifikation des Patienten

Referenz

Diese Daten wurden auf der Grundlage eines öffentlichen Datensatzes von Copelan angepasst, der sich in Klein und Moeschberger (2003)1.

1 Klein, J.P. & Moeschberger, M.L. befindet. (2003). Semiparametric proportional hazards regression with fixed covariates. Survival Analysis: Techniques for Censored and Truncated Data (2nd, ed. pp. 243-293). Springer
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