Survival Analizi Nedir? Kaplan-Meier ve Cox Regresyon Rehberi

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

Analyze → Survival → Kaplan-Meier
Factor: [Grup değişkeni]
Time: [Süre değişkeni]
Status: [Olay değişkeni] → Define Event: 1
Options: Mean and Median Survival, Survival Table
Compare Factor: Log Rank

Survival analizi içeren çalışmalarınız için teknik destek alın.