13 มีนาคม 2553

เกริ่นเรื่อง Survival Analysis

วันนี้ขอเกริ่นหลักการของเรื่อง Survival Analysis ไว้คร่าวๆ ก่อนครับ

ใครที่ไม่เคยรู้เรื่องสถิติมาก่อน ก็มักจะคิดว่า Survival Analysis คือการดูอัตราการอยู่รอดของคนที่เป็นโรคใช่ไหมครับ คำตอบนั้นคือ ใช่ครับ แต่ก็ไม่ถูกต้องไปทั้งหมดเสียทีเดียว ก่อนอื่นเราต้องมาทำความเข้าใจกับการวิเคราะห์ข้อมูลกันครับ

โดยปกติแล้วในการศึกษาวิจัยที่ง่ายๆ มักจะมีการกำหนด "ระยะเวลา" ที่จะวัดผลไว้อย่างชัดเจน เช่น การศึกษาการให้ยาแอสไพรินในคนปกติ แล้วมาวัดอัตราตายที่ 3 เดือนว่ากลุ่มที่ให้หรือไม่ให้แอสไพริน กลุ่มไหนมี % ตายมากกว่ากัน

แต่การวัดแบบนี้ไม่ได้เอาเวลาเข้ามาคิดเลยครับ เราจะไม่มีทางทราบเลยว่าก่อนหน้า 3 เดือน หรือหลังจาก 3 เดือนนั้นเป็นอย่างไร กลุ่มไหนมีอัตราตายเร่งอย่างไรกันบ้าง อันนี้เลยจึงเป็นที่มาของการเอา "ระยะเวลา" เข้ามาวิเคราะห์ร่วมกับ "ผลลัพธ์" (ในที่นี้คืออัตราตาย -- แต่จริงๆ แล้วผลลัพธ์นี้อาจจะเป็นอย่างอื่นที่ไม่ตายก็ได้ เช่น การเป็นเบาหวาน การเป็นโรคอัมพาต) หรือในทางระบาดวิทยานั้นเรียกการวิเคราะห์แบบนี้ว่า time-to-event (ระยะเวลาจนกว่าจะเกิดผลลัพธ์) นั่นเองครับ

เราจะเห็นได้ว่าการศึกษาที่สามารถวิเคราะห์แบบนี้ได้ จำเป็นต้องเก็บข้อมูล "ระยะเวลา" ด้วย จากที่ผมเคยเขียนเอาไว้ในบล็อกก่อนๆ คงจะจำกันได้ว่ารูปแบบที่มีระยะเวลาด้วยนั้นก็คือรูปแบบของ Randomized Controlled Trial และ Cohort (ซึ่งก็เป็นได้ทั้ง Retrospective หรือ Prospective เพราะต่างก็เก็บเวลาด้วยกันทั้งคู่) นั่นเองครับ การศึกษาแบบ Cross-sectional นั้นเป็นการศึกษาที่ "จุดหนึ่งของเวลา" ทำให้ไม่สามารถเก็บข้อมูลของระยะเวลาจนเกิดเหตุการณ์นั้นๆ ได้ครับ

ข้อดีของการศึกษาแบบนี้อีกอย่างนั่นก็คือ คนที่จนจบ Study แล้วยังไม่เกิดผลลัพธ์ใดๆ เลย หรือคนที่ติดตามมาอยู่ระยะเวลาหนึ่งแล้วดัน loss follow up ไปซะก่อนนั้นก็ยังมีส่วนอยู่ในการศึกษา ไม่ต้องเอาคนเหล่านี้ออก เพราะเขาก็ยังให้ข้อมูลระยะเวลาส่วนหนึ่งที่เขาไม่เกิดเหตุการณ์ครับ

ตอนต่อไปผมจะมาอธิบายต่อเกี่ยวกับเรื่องนี้นะครับ :D

12 ความคิดเห็น:

  1. ไม่ระบุชื่อ20/6/53 00:52

    ไม่ค่อยเข้าใจ ตัวอย่างก็ไม่มี

    แต่ยังไงก็ต้องขอบคุณมาก ๆ เลยนะค่ะ

    ตอบลบ
  2. เจ๋งครับ ว่าจะทำพอดี
    raksakov

    ตอบลบ
  3. อาจารย์ เนื้อหาที่ยาก สามารถเขียนให้เข้าใจได้ง่าย และน่าอ่านด้วยคะ
    ติดตามงานอยู่เรื่อยๆนะคะ
    มีใครจบแล้วบ้างคะ

    พี่อาจรบกวนปรึกษา เรื่องที่พี่ทำนะคะ มี paper; post op PUP ที่ติดตาม 5ปี มี event น้อย 900+ ตาย 11 cases นอกจากทำ survival แล้ว ทำอะไรจะดูมีคุณค่าบ้างคะ
    คิดถึงนะ/พี่ซิน เชียงใหม่

    ตอบลบ
  4. ขอบคุณครับพี่ซุนซิน ยังนึกไม่ออกเหมือนกันเลยครับว่าทำอะไรดีครับ :) ทำ Nested Case-control หา Risk Factor ดีไหมครับ

    ตอบลบ
  5. ไม่ระบุชื่อ26/6/55 19:19

    เรียนรบกวนอาจารย์
    ขอคำปริกษาเรื่อง survivorship analysis of TKA 10 years minimal ครับ
    ผมมีคนไข้ทั้งหมด 161 เข่า end point คือ revision

    year total dead loss revision proportion survivor cumulative
    1 161 0 0 0 161/161=1
    2 161 0 0 0 161/161=1
    3 161 0 1 0
    4 160 0 4 0
    5 156 2 4 0
    6 150 0 4 0
    7 146 2 5 1
    8 138 4 4 0
    9 130 4 2 0
    10 124 0 0 0
    11 124 0 0 0
    12 124 1 0 0
    13 123 0 0 0
    ขอเรียนปรึกษาวิธีคำนวณ survivorship rate ครับ
    ขอบพระคุรอาจารย์มากครับ

    ตอบลบ
  6. ไม่ระบุชื่อ26/6/55 19:24

    ขอโทษครับ ลืมแนะนำตัวครับ
    ผม น.พ.เปรมเสถียร ศิริธนาพิพัฒน์ เป็น fellowship hip and knee artroplasty ครับ
    ขอบคุณครับ

    ตอบลบ
  7. ไม่แน่ใจว่าทำเป็น Life Table หรือครับ จริงๆ ถ้าวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้โปรแกรมสำเร็จรูปจะง่ายกว่าคำนวณมือมากครับ ที่ผมใช้อยู่คือ Stata ครับ

    ตอบลบ

ช่วยแสดงความคิดเห็นเกี่ยวกับบทความนี้ด้วยนะครับ
Please leave your comments about this topic.