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Zentralbl Chir 2016; 141(04): 383-389
DOI: 10.1055/s-0034-1383077
Übersicht
Georg Thieme Verlag KG Stuttgart · New York

Überlebenszeitanalysen und andere Ereigniszeiten – was der Chirurg hierzu wissen sollte

Analysis of Survival Time and Other Event Times – What Does the Surgeon Need to Know?
S. Kropf
1   Institut für Biometrie und Medizinische Informatik, Medizinische Fakultät der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, Deutschland
,
F. Meyer
2   Klinik für Allgemein-, Viszeral- & Gefäßchirurgie, Universitätsklinikum Magdeburg A. ö. R., Deutschland
,
E. Glimm
1   Institut für Biometrie und Medizinische Informatik, Medizinische Fakultät der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, Deutschland
3   Statistikabteilung, Novartis Pharma AG, Basel, Schweiz
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Publication History

Publication Date:
21 October 2014 (online)

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Zusammenfassung

Hintergrund: Die Überlebenszeit ist eine wichtige Kenngröße zur Beurteilung von therapeutischen Maßnahmen. Sie spielt eine eminente Rolle sowohl in Studienkonzepten, Datenauswertungen als auch Publikationen. Ziel: Darstellung beachtenswerter essenzieller Punkte, um zu belastbaren Ergebnissen der Überlebenszeitanalyse zu kommen sowie wissenschaftliche Berichte angemessen werten zu können. Eckpunkte/Hauptaussagen: (1.) Die wichtigsten Analysemethoden sind das Kaplan-Meier-Verfahren zur Schätzung von Überlebenszeitkurven, der Log-Rank-Test zum Vergleich von 2 oder mehreren Überlebenskurven aus unabhängigen Stichproben und die Cox-Regression zu Vergleichen unter gleichzeitiger Betrachtung mehrerer Einflussfaktoren: (2.) Abhängigkeiten zwischen den Überlebens- und Zensierungswahrscheinlichkeiten können diese Verfahren stark verfälschen. (3.) Für mehrere zu unterscheidende Zielereignisse (wie Tod, Progression etc.) und für abhängige Stichprobenelemente sind erweiterte Verfahren wie Competing-Risk-Analysen oder erweiterte Cox-Modelle verfügbar. Schlussfolgerung: Die Überlebenszeitanalyse ist von außerordentlicher Bedeutung für die Auswertung der Daten aus Therapiestudien. Für den akademisch geprägten und publizistisch aktiven Mediziner, natürlich damit auch den operativ-klinisch tätigen Chirurgen, ist ein Grundverständnis dieser Methodik unabdingbar.

Abstract

Background: Survival time is an important parameter to investigate therapeutic measures. It plays a crucial role in study concepts, data analyses as well as publications. Aim: The aim of this study was to emphasise essential points, which need to be taken into account to (i) gain resilient results of survival time analysis and (ii) appropriately evaluate scientific reports. Corner Points/Main Statements: (i) The main analytical methods are Kaplan-Meier procedure to estimate survival time curves, the log rank test to compare two or more survival curves from independent samples and Cox regression for comparisons under simultaneous consideration of several influencing factors. (ii) Dependent relationships between survival and censoring probabilities may falsify these statistical procedures. (iii) For several end points, which need to be differentiated (such as death, progression etc.), and for interdependent sample elements, extended statistical procedures such as competing risk analyses or extended Cox regression models are available. Conclusion: Survival time analysis can be considered as being extraordinarily important for evaluation of data obtained in therapeutic studies. For the academic and publishing physician, in particular, for the clinical surgeon, a basic understanding of these methodological aspects in statistics is indispensable.

Schlüsselwörter

Überlebenszeit - Ereigniszeiten - statistische Analyse - Kaplan-Meier-Verfahren - Log-Rank-Test - Cox-Regression - Überlebenszeitkurve - Einflussfaktoren

Key words

survival time - event times - statistical analysis - Kaplan-Meier procedure - log rank test - Cox regression - survival curve - influencing factors
 

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