Kısa Cevap
Survival (sağkalım) analizi, bir olayın gerçekleşmesine kadar geçen süreyi inceleyen istatistik yöntemidir; ölüm, nüks, komplikasyon veya tedavi başarısızlığı gibi olaylar için kullanılır. Takip süreleri eşit olmadığında veya bazı hastalar olay gerçekleşmeden çalışmadan ayrıldığında (sansürleme) klasik t-testi ya da ANOVA yerine bu yöntem gerekir. Kaplan-Meier eğrisi tek bir faktöre göre sağkalım olasılığını gösterir ve gruplar log-rank testi ile karşılaştırılır; Cox regresyon ise birden fazla faktörü eş zamanlı kontrol ederek her birinin hazard ratio değerini verir. En sık yapılan hata sansürlemenin yanlış kodlanmasıdır (0 = sansür, 1 = olay); ikinci sık hata Cox regresyonda orantılı hazard varsayımının test edilmeden kabul edilmesidir. Medyan sağkalımın yalnızca olayların en az yarısı gerçekleştiğinde anlamlı olduğu da çoğu kez gözden kaçar.
Serteser Danışmanlık, hakemli yayını ve PROSPERO kayıtlı sistematik derlemeleri olan bir biyomedikal mühendis (BME MSc) tarafından yürütülür; sağkalım analizinin de içinde olduğu tez, makale ve klinik araştırma istatistiğini SPSS, R ve Python ile makaleye hazır ve jüri/hakem önünde savunulabilir biçimde tasarlar ve yürütür.
Bir kanser ilacının etkinliğini araştırıyorsunuz. Hastaların yarısı takip süresi bitmeden vefat etti, bir kısmı çalışmadan ayrıldı, kalanlar hâlâ takipte. Bu verileri standart t-testi veya ANOVA ile analiz edemezsiniz; çünkü hem olay zamanı hem de sansürleme var. İşte tam burada survival analizi devreye girer.
Survival Analizi Ne Zaman Kullanılır?
Survival analizi; ya da sağkalım analizi; zamanla ilişkili olayları inceleyen istatistik yöntemidir. Olay ölüm olmak zorunda değildir; yeniden hastaneye yatış, komplikasyon gelişimi, hastalık nüksü veya tedavi başarısızlığı da olabilir.
Survival analizi şu durumlarda kullanılır:
- Farklı tedavilerin sağkalım süresini karşılaştırmak
- Bir hastalıkta prognostik faktörleri belirlemek
- Takip süreleri eşit olmayan kohort çalışmalarında
Sansürleme (Censoring) Nedir?
Survival analizinin temel kavramı sansürlemedir. Bir hasta takip süresi bitmeden çalışmadan ayrılırsa veya başka bir sebepten hayatını kaybederse, bu hasta "sansürlenmiş" kabul edilir. Bu hastaların verileri analizden çıkarılmaz; sansürleme noktasına kadar olan süre analize dahil edilir.
Sansürlemenin doğru kodlanması hayati önem taşır. 0 = sansürleme, 1 = olay olarak kodlama en yaygın yaklaşımdır.
Kaplan-Meier Analizi
Kaplan-Meier yöntemi, farklı gruplarda sağkalım olasılığını zaman içinde görselleştirmek için kullanılır.
Kaplan-Meier eğrisi nasıl yorumlanır?
- Y ekseni: Sağkalım olasılığı (0-1 arası)
- X ekseni: Zaman (gün, ay, yıl)
- Dikey düşüşler: Olayların yaşandığı anlar
- Küçük dikey çizgiler (ticks): Sansürleme noktaları
İki grup arasındaki eğrilerin istatistiksel olarak farklı olup olmadığı log-rank testi ile değerlendirilir. P değeri < 0.05 ise gruplar arasında anlamlı fark var demektir.
Medyan sağkalım: Her grubun sağkalım olasılığının %50'ye düştüğü süre. Yalnızca olayların en az %50'si gerçekleştiyse anlamlıdır.
Cox Regresyon
Kaplan-Meier tek faktörü incelerken, Cox regresyon birden fazla faktörü eş zamanlı kontrol etmenizi sağlar.
Hazard Ratio (HR) yorumu:
- HR > 1: O faktör riski artırıyor
- HR < 1: O faktör riski azaltıyor (koruyucu)
- %95 güven aralığı 1'i içermiyorsa istatistiksel olarak anlamlı
Cox regresyon için temel varsayım orantılı hazard varsayımıdır. Bu varsayım ihlal edilirse; yani gruplar arasındaki risk farkı zamanla değişiyorsa; zaman etkileşimli model veya ayrı survival eğrileri gibi alternatif yaklaşımlar gerekir.
SPSS ile Kaplan-Meier
Survival analizi içeren çalışmalarınız için teknik destek alın.
Bu Analizde En Çok Nerede Takılınır?
- Sansürleme kodlamasını yanlış yaptınız ve fark etmediniz, sonuçlar tamamen hatalı.
- Cox regresyondaki orantılı hazard varsayımı ihlal ediliyor ama alternatifi bilmiyorsunuz.
- Medyan sağkalım hesaplanamıyor çünkü olayların %50'si gerçekleşmemiş.