Detail
Article
Online article
FT
Medvik - BMC
  • Something wrong with this record ?

Statistical analysis of competing risks: Overall survival in a group of chronic myeloid leukemia patients [Statistická analýza konkurujících rizik: Celkové prežití pacientu trpících chronickou myeloidní leukémií]

Jana Fürstová, Zdenek Valenta

. 2011 ; 7 (1) : 2-10.

Language English, Czech Country Czech Republic Media elektronický zdroj

Úvod: Analýza prežití je soubor statistických metod, ve kterých je zkoumána doba do výskytu sledované události. Sledujeme-li nekolik ruzných událostí (nebo nekolik ruzných prícin jedné události) a výskyt nekteré z techto událostí znemožnuje výskyt ostatních, tato situace se nazývá konkurující rizika (competing risks). Jelikož konkurující rizika nesplnují fundamentální predpoklad nezávislého cenzorování, nelze k jejich analýze použít standardní metody analýzy prežití. Cíl: Cílem tohoto clánku je predstavit model konkurujících rizik a základní neparametrické metody vhodné k jejich analýze. Metody jsou poté predvedeny na reálných datech, která zahrnují 118 pacientu trpících chronickou myeloidní leukémií (CML) lécených na Hemato-onkologické klinice olomoucké Fakultní nemocnice. Metody: Analyzovány jsou dva typy událostí – úmrtí v souvislosti s CML a úmrtí z jiných prícin. V rámci analýz jsou porovnány pravdepodobnosti celkového prežití pro ruzné skupiny pacientu pro oba typy událostí, a dále jsou zjišteny rizikové faktory ovlivnující délku prežití pacientu s CML. Predvedeny jsou též prediktivní pravdepodobnosti prežití pro oba typy událostí se stratifikací podle rizikových faktoru. Výsledky: Výsledky speciálních metod vytvorených pro analýzu konkurujících rizik jsme porovnali s výsledky metod standardní analýzy prežití. Standardne používaná klinická klasifikace pacientu dle Sokalova skóre se jeví být rozporuplná. Zatímco skóre by melo rozlišit pacienty vysoce rizikové od málo rizikových ve vztahu k CML, z provedených analýz vyplývá, že toto skóre je vhodné pouze k predpovedi události z jiných prícin než CML. Mgr. Jana Fürstová Závery: V clánku jsme ukázali, jak duležité je správné cenzorování a využití vhodných metod analýz konkurujících rizik. Používání Sokalova skóre ke klasifikaci pacientu s CML by melo být dukladne zváženo.

Background: Survival analysis is a collection of statistical methods for inference on time-to-event data. If several causes of failure occur and the occurrence of one event precludes the occurrence of the other events, the situation is known as competing risks. Since the competing risks violate the fundamental assumption of independent censoring, specific methods for inference are needed. Objectives: The aim of this paper is to recall the competing risks model and statistical methods for nonparametric analysis, and to illustrate the competing risks methods on a real data set of 118 Chronic Myeloid Leukemia (CML) patients from the Clinic of Haemato-oncology of the University Hospital in Olomouc. Methods: The overall survival probability and risk factors of two types of failure (death due to CML and death from other causes) are assessed. Predicted probabilities of the two types of failure with stratification based on the risk factors (Sokal score, haematological response to treatment) are shown. Results: Outcomes of the specific methods designed for the competing risks analysis are compared with the outcomes of the standard survival analysis methods. The effect of the Sokal score classification is found ambiguous. While the score should identify high- and low-risk CML patients, it seems to be predictive only for the failure due to other causes than CML. Conclusions: The importance of careful censoring and the need of using proper methods of analyses of competing risks data is shown. The use of the Sokal score for classification of the CML patients should be considered more thoroughly.

Statistická analýza konkurujících rizik: Celkové prežití pacientu trpících chronickou myeloidní leukémií

Statistical analysis of competing risks: Overall survival in a group of chronic myeloid leukemia patients [elektronický zdroj] /

References provided by Crossref.org

Obsahuje tabulky

Bibliography, etc.

Literatura

000      
00000naa a2200000 a 4500
001      
bmc12014154
003      
CZ-PrNML
005      
20130308082655.0
007      
cr|cn|
008      
120501s2011 xr codffs 000 0eng||
009      
eAR
024    7_
$a 10.24105/ejbi.2011.07.1.2 $2 doi
040    __
$a ABA008 $d ABA008 $e AACR2 $b cze
041    0_
$a eng $a cze
044    __
$a xr
100    1_
$a Fürstová, Jana. $7 _AN052521 $u 3. interní klinika, 1. lékarská fakulta, Univerzita Karlova v Praze, Praha, Ceská republika
245    10
$a Statistical analysis of competing risks: Overall survival in a group of chronic myeloid leukemia patients $h [elektronický zdroj] / $c Jana Fürstová, Zdenek Valenta
246    31
$a Statistická analýza konkurujících rizik: Celkové prežití pacientu trpících chronickou myeloidní leukémií
500    __
$a Obsahuje tabulky
504    __
$a Literatura $b 25
520    3_
$a Úvod: Analýza prežití je soubor statistických metod, ve kterých je zkoumána doba do výskytu sledované události. Sledujeme-li nekolik ruzných událostí (nebo nekolik ruzných prícin jedné události) a výskyt nekteré z techto událostí znemožnuje výskyt ostatních, tato situace se nazývá konkurující rizika (competing risks). Jelikož konkurující rizika nesplnují fundamentální predpoklad nezávislého cenzorování, nelze k jejich analýze použít standardní metody analýzy prežití. Cíl: Cílem tohoto clánku je predstavit model konkurujících rizik a základní neparametrické metody vhodné k jejich analýze. Metody jsou poté predvedeny na reálných datech, která zahrnují 118 pacientu trpících chronickou myeloidní leukémií (CML) lécených na Hemato-onkologické klinice olomoucké Fakultní nemocnice. Metody: Analyzovány jsou dva typy událostí – úmrtí v souvislosti s CML a úmrtí z jiných prícin. V rámci analýz jsou porovnány pravdepodobnosti celkového prežití pro ruzné skupiny pacientu pro oba typy událostí, a dále jsou zjišteny rizikové faktory ovlivnující délku prežití pacientu s CML. Predvedeny jsou též prediktivní pravdepodobnosti prežití pro oba typy událostí se stratifikací podle rizikových faktoru. Výsledky: Výsledky speciálních metod vytvorených pro analýzu konkurujících rizik jsme porovnali s výsledky metod standardní analýzy prežití. Standardne používaná klinická klasifikace pacientu dle Sokalova skóre se jeví být rozporuplná. Zatímco skóre by melo rozlišit pacienty vysoce rizikové od málo rizikových ve vztahu k CML, z provedených analýz vyplývá, že toto skóre je vhodné pouze k predpovedi události z jiných prícin než CML. Mgr. Jana Fürstová Závery: V clánku jsme ukázali, jak duležité je správné cenzorování a využití vhodných metod analýz konkurujících rizik. Používání Sokalova skóre ke klasifikaci pacientu s CML by melo být dukladne zváženo.
520    9_
$a Background: Survival analysis is a collection of statistical methods for inference on time-to-event data. If several causes of failure occur and the occurrence of one event precludes the occurrence of the other events, the situation is known as competing risks. Since the competing risks violate the fundamental assumption of independent censoring, specific methods for inference are needed. Objectives: The aim of this paper is to recall the competing risks model and statistical methods for nonparametric analysis, and to illustrate the competing risks methods on a real data set of 118 Chronic Myeloid Leukemia (CML) patients from the Clinic of Haemato-oncology of the University Hospital in Olomouc. Methods: The overall survival probability and risk factors of two types of failure (death due to CML and death from other causes) are assessed. Predicted probabilities of the two types of failure with stratification based on the risk factors (Sokal score, haematological response to treatment) are shown. Results: Outcomes of the specific methods designed for the competing risks analysis are compared with the outcomes of the standard survival analysis methods. The effect of the Sokal score classification is found ambiguous. While the score should identify high- and low-risk CML patients, it seems to be predictive only for the failure due to other causes than CML. Conclusions: The importance of careful censoring and the need of using proper methods of analyses of competing risks data is shown. The use of the Sokal score for classification of the CML patients should be considered more thoroughly.
650    _2
$a lidé $7 D006801
650    _2
$a statistika jako téma $7 D013223
650    _2
$a hodnocení rizik $7 D018570
650    _2
$a rizikové faktory $7 D012307
650    _2
$a analýza přežití $7 D016019
650    _2
$a chronická fáze myeloidní leukemie $x mortalita $7 D015466
650    _2
$a prediktivní hodnota testů $7 D011237
650    _2
$a mužské pohlaví $7 D008297
650    _2
$a ženské pohlaví $7 D005260
650    _2
$a mladiství $7 D000293
650    _2
$a mladý dospělý $7 D055815
650    _2
$a dospělí $7 D000328
650    _2
$a lidé středního věku $7 D008875
650    _2
$a mortalita $7 D009026
650    _2
$a farmakoterapie $x metody $x statistika a číselné údaje $7 D004358
650    _2
$a financování organizované $7 D005381
653    00
$a konkurující rizika
653    00
$a celkové prežití
653    00
$a funkce specifického rizika
653    00
$a funkce kumulativní incidence
653    00
$a log-rank test
653    00
$a Grayuv test
653    00
$a subdistribucní riziková funkce
653    00
$a Fineuv-Grayuv regresní model
653    00
$a základní riziková funkce
653    00
$a rizikový faktor
653    00
$a riziková množina
700    1_
$a Valenta, Zdeněk, $d 1955- $7 xx0074213 $u 3. interní klinika, 1. lékarská fakulta, Univerzita Karlova v Praze, Praha, Ceská republika; Oddelení medicínské informatiky, Ústav informatiky AVCR, Praha, Ceská republika
773    0_
$t European journal for biomedical informatics $x 1801-5603 $g Roč. 7, č. 1 (2011), s. 2-10 $w MED00173462
856    41
$u http://www.ejbi.org/images/2011-1/Furstova_en.pdf $y plný text volně přístupný
856    41
$u http://www.ejbi.org/images/2011-1/Furstova_cs.pdf $y plný text volně přístupný
910    __
$a ABA008 $b online $y 2
990    __
$a 20120501125841 $b ABA008
991    __
$a 20130308083332 $b ABA008
999    __
$a ok $b bmc $g 907737 $s 771197
BAS    __
$a 3 $a 4
BMC    __
$a 2011 $b 7 $c 1 $d 2-10 $i 1801-5603 $m European Journal for Biomedical Informatics $n Eur. J. Biomed. Inform. (Praha) $x MED00173462
LZP    __
$a 2012-19/vtjb

Find record

Citation metrics

Loading data ...

Archiving options

Loading data ...