Analiza datelor de supravieţuire

Introducere:

Datele de supravieţuire reprezintă timpul scurs de la începerea urmăririi unui subiect până la apariţia evenimentului, sau vârsta subiectului, la care se realizează evenimentul. (ex. timpul de la diagnosticarea cancerului ovarian până la deces, timpul de la aplicarea chimioterapiei în limfomul Hodgkin până la recădere)

Analiza datelor de supravieţuire este o colecţie de procedee statistice destinate prelucrării datelor de supravieţuire.

Datele de supravieţuire necesită o analiză statistică diferită de a datelor cantitative întrucât au nişte particularităţi. Astfel, frecvent există informaţii incomplete (ex. subiecţi care la sfârşitul studiului nu realizează evenimentul predefinit (ex. vindecarea/decesul)). Informaţiile incomplete se numesc informaţii cenzurate. De asemenea distribuţia datelor de supravieţuire nu este una normală. Cenzurarea şi anormalitatea distribuţiei datelor de supravieţuire necesită metode statistice adecvate pentru analizarea lor corectă.

Datele de supravieţuire se descriu grafic prin curbe de supravieţuire. Metoda cea mai folosită de reprezentare este metoda Kaplan Meier. Curba de supravieţuire arată cum variază proporţia de pacienţi în viaţă (sau care nu au realizat evenimentul predefinit (deces/vindecare, ...)) în timp. Astfel se porneşte de la 100% supravieţuitori la începutul studiului, si acest număr scade pe măsură ce timpul trece.

Pentru a descrie supravieţuirea „medie” a subiecţilor dintr-un grup se utilizează mediana timpului de supravieţuire (întrucât datele nu sunt normal distribuite)

Pentru a evalua dacă există diferenţe între supravieţuirea unui grup şi a altui grup se utilizează testul log-rank (cel mai frecvent, în anumite situaţii se utilizează alte teste).

Pentru a prezice timpul de supravieţuire în funcţie de diferite caracteristici ale subiecţilor (ex. stadiul tumorii, tipul histologic, ...) se utilizează regresia Cox (cel mai frecvent, dar există şi alte metode). Tot regresia Cox se utilizează pentru a afla dacă o caracteristica a subiecţilor influenţează supravieţuirea, şi dacă da, cât de mult, şi în ce direcţie (o prelungeşte, sau o scurtează). Astfel, regresia Cox este utilă pentru evaluarea existenţei şi importanţei legăturii între un factor prognostic şi supravieţuire.

Pentru a evalua importanţa efectului unei caracteristici asupra supravieţuirii se utilizează rata hazardului (HR – hazard ratio). Rata hazardului se calculează pe baza hazardului.

Hazardul este riscul instantaneu al unui subiect de a realiza evenimentul prestabilit, dat fiind faptul că el a supravieţuit până în acel moment (ex. riscul instantaneu de a deceda, la un subiect cu melanom malign). Cu cât hazardul este mai mare, cu atât riscul de a deceda (sau realiza alt eveniment prestabilit) este mai mare (ex. o persoană care conduce maşina după ce a consumat alcool, are hazardul mai ridicat decât o persoană care conduce maşina dar nu a consumat alcool).

Rata hazardului unui grup de subiecţi faţă de un alt grup de subiecţi reprezintă diferenţa de hazard între cele două grupuri de subiecţi (rata hazardului subiecţilor cu adenocarcinom pulmonar faţă de subiecţii cu cancer pulmonar epidermoid)

În această lucrare veţi exersa descrierea datelor de supravieţuire, veţi testa diferenţa între grupe diferite de subiecţi în ceea ce priveşte supravieţuirea, şi veţi evalua importanţa efectului unor caracteristici asupra timpului de supravieţuire.

1

Scopul lucrării:

• dobândirea abilităţilor necesare realizării şi interpretării unui studiu de

supravieţuire

Utilitate:

• realizarea de studii de supravieţuire pentru lucrarea de diplomă, cercetări

personale, doctorat

• realizarea unui protocol de studiu pentru realizarea de studii de supravieţuire.

• înţelegerea şi interpretarea studiilor de supravieţuire pe care le veţi citi

ca viitori clinicieni

Scenariu:S-a realizat un studiu pentru a analiza perioada de timp până la instalarea

stadiului SIDA la copii cu HIV, în funcţie de anumite caracteristici (sex, mediu de provenienţă, spitalizare). Resursele au permis efectuarea studiului pe un lot de copii infectaţi cu HIV spitalizaţi în Cluj-Napoca, Timişoara şi Baia Mare. Copiii au fost urmăriţi după stabilirea diagnosticului de infecţie HIV, lunar, până la diagnosticarea stadiului SIDA în perioada ianuarie 1997 - decembrie 2000.

În situaţia în care la sfârşitul studiului unii copii nu aveau SIDA, sau dacă anumiţi copii au fost pierduţi din studiu, s-a considerat că datele pentru aceşti copii sunt cenzurate. În situaţia în care pe perioada studiului unii copii au intrat în stadiul SIDA s-a considerat că datele acestora au fost complete.

Pentru analiză au fost strânse următoarele date: sex, mediu, spitalizare, timpul de supravieţuire (timpul scurs între diagnosticul HIV şi apariţia SIDA), statusul cenzurii.

Din studiu au fost excluşi copiii care aveau deficit imun congenital, respectiv copiii care primeau medicaţie imunosupresivă.

Protocolul studiului1. Scopul, obiectivele cercetării (completaţi în spaţiile de mai jos)Scop (evaluarea legăturii între un factor de risc sau protectiv X şi o boală Y (sau între o variabilă dependentă şi una sau mai multe variabile independente)/ evaluarea noului test diagnostic X pentru depistarea bolii Y sau precizarea diagnosticului acesteia/ evaluarea eficienţei (sau a efectelor adverse, etc.) unei noi atitudini terapeutice X într-o boală Y/ descrierea unui nou fenomen de sănătate pentru căutarea de ipoteze privind posibilii factori prognostici ai acestuia):

• Evaluarea legăturii între sex şi timpul pînă la instalarea SIDA la copii cu HIV

Obiective principale (evaluarea existenţei unei legături între factorul prognostic şi boală / cuantificarea importanţei acestei legături / evaluarea caracterului cauzal al acestei legături):

• Evaluarea existenţei unei legături între sex şi timpul pînă la instalarea SIDA la copii cu HIV (echivalent cu evaluarea existenţei unei diferenţe între timpul pînă la instalarea SIDA la copii cu HIV la sexul feminin comparativ cu cel masculin)

• Evaluarea existenţei unei legături între mediu de provenienţă şi timpul pînă la instalarea SIDA la copii cu HIV

• Evaluarea existenţei unei legături între domiciliu şi timpul pînă la instalarea SIDA la copii cu HIV

2

• Cuantificarea importanţei legăturii între sex şi timpul pînă la instalarea SIDA la copii cu HIV

• Cuantificarea importanţei legăturii între mediu de provenienţă şi timpul pînă la instalarea SIDA la copii cu HIV

• Evaluarea existenţei unei legături între domiciliu şi timpul pînă la instalarea SIDA la copii cu HIV

Obiective secundare (dacă există):

2. Domeniul de cercetare (introduceţi un X în căsuţa corespunzătoare)

Descrierea unui fenomen de sănătate

Evaluarea unui procedeu diagnostic

Evaluarea unei abordări terapeutice

Cercetarea unor factori de risc şi/sau prognostici

3.Tipul studiului: (introduceţi un X în căsuţa corespunzătoare)A. În funcţie de obiectivele studiului

a. Descriptiv (nu se fac teste, analize, comparaţii, nu se caută legături, asocieri)

b. Analitic (se fac teste, analize, comparaţii, se caută legături, asocieri)

B. În funcţie de rezultatele vizate

a. Observaţional (cercetătorul nu intervine asupra subiecţilor şi evoluţiei bolii studite)

b. Experimental (cercetătorul intervine asupra subiecţilor şi evoluţiei bolii studite – ex. psihoterapie, administrare medicamente, operaţii)

4. Populaţia ţintă şi eşantionul de studiu

Populaţia ţintă: • Caracteristici clinice (ex. subiecţi cu boala X, stadiul Y, în insuficienţă de organ Z): • Caracteristici demografice (ex. subiecţi peste 60 de ani, din mediu rural, cu venit scăzut,

fără şcolarizare):

Populaţia accesibilă (datorată unor constrângeri geografice/temporale/financiare pentru subiecţi sau cercetător…):

Eşantionul de studiu (identificaţi şi completaţi criteriile de includere şi excludere în coloana corespunzătoare):

• Criterii de includere (necesare definirii criteriilor care îi identifică specific pe subiecţi pentru a participa la studiu):

• Caracteristici clinice (ex. subiecţi cu boala X, stadiul Y, în insuficienţă de organ Z): • Caracteristici demografice (ex. subiecţi peste 60 de ani, din mediu rural, cu venit scăzut, fără şcolarizare):

• Criterii de excludere (aplicate subiecţilor ce întrunesc criteriile de includere): • Factori care induc erori (boli coexistente/tratamente concomitente): • Reacţii adverse: •Factori ce fac dificilă/imposibilă obţinerea de date: •Probleme de etică:

3

• Talia (mărimea) eşantionului este suficientă? (dacă numărul de evenimente este mai mare decât 10 înmulţit cu numărul maxim de variabile independente incluse in regresia Cox) (Da/nu):

5. Modalitatea de culegere a datelor (introduceţi un X în căsuţa corespunzătoare şi completaţi în spaţiile de mai jos)A. În funcţie de populaţia cuprinsă în studiu

a. Exhaustivă (se studiază toată populaţia ţintă)

b. Prin eşantionare

(se studiază o parte din toată populaţia ţintă)

B. În funcţie de durata culegerii datelor

a. Transversală

(datele se culeg la un moment dat, făcând o „fotografie” a situaţiei medicale)

b. Longitudinală

(se culeg informaţii despre trecut sau viitor (evoluţia paotlogiei) faţă de debutul studiului)

b(1). Retrospectiv

(se culeg informaţii (şi) din trecut (ex. foste expuneri, foste boli), prin anamneză sau din foi de observaţie)

b(2). Prospectiv

(se culeg informaţii urmărind subiecţii în timp (ex. se urmăreşte apariţia unei boli sau vindecarea)

C. În funcţie de modul de alcătuire a grupei sau grupelor de subiecţi luaţi în studiu a. Eşantion reprezentativ

(se studiază un grup care copiază fidel caracteristicile populaţiei din care a fost extras)

Precizaţi boala urmărită / factorul urmărit:Precizaţi factorul de dependent urmărit / factorul(ii) independent(ţi) urmărit(ţi:

b. Expus - neexpus (se studiază două grupuri, unul expus la un factor prognostic, altul neexpus la factorul prognostic)

Precizaţi factorul de dependent urmărit / factorul(ii) independent(ţi) fixat(ţi): Precizaţi factorul de expunere fixat / boala urmărită:

c. Caz - martor (se studiază două grupuri, unul caz (pacienţi bolnavi), altul martor (pacienţi indemni de boală)

Precizaţi boala fixată / factorul de expunere urmărit: Precizaţi factorul de dependent fixat / factorul(ii) independent(ţi) urmărit(ţi):

6. Definirea variabilelor (completaţi în coloana corespunzătoare numele tuturor variabilelor studiate)A. Calitative (atribut)

Nominale (ex. culoare păr)•

Nominale ordonate (ex. stadiu boală)

Dicotomiale (ex. sex)

B. CantitativeContinue (ex. greutate)

•Discrete (ex. număr copii)•

C. Supravieţuire (ex. timp până la deces)

4

7. Descrierea şi analiza datelor (indicaţii privind ce date trebuie descrise, introduceţi un X în căsuţa corespunzătoare)Programe folosite pentru prelucrarea datelor:

• Excel – Salvaţi pe local fişierul BD_S.xls • EpiInfo

Baza de date folosită: Ctrl clic pe link-ul corespunzător bazei de date şi salvarea acesteia în contul dumneavoastrăDescrierea datelor: (alege i tipul variabilelor utilizate în acest studiu, bifa i i apoi con tientiza iț ț ș ș ț metodele pe care le ve i utiliza, mai târziu, pentru fiecare tip de variabilă):ț

a. pentru variabile calitative: • descrierea unei variabile

o se vor utiliza: tabele de frecvenţăo se vor utiliza: grafice de tip sectorial (pie)

Interpretare: se va evalua egalitatea distribuţiei categorilor variabilei şi se va comenta care prezintă distribuţie mai largă, sau mai redusă.

b. pentru variabile cantitative: • descrierea unei variabile

o se vor utiliza: media şi deviaţia standard (SD), în formatul: medie ± deviaţie standard. Ex. nivelul colesterolului în lotul studiat este: 190 ± 15 mg/dl (media ± 1 SD)

Interpretare: în intervalele:• medie ± 1 SD se află aprox. 68% din datele din eşantionul studiat• medie ± 2 SD se află aprox. 95% din datele din eşantionul studiat• medie ± 3 SD se află aprox. 99% din datele din eşantionul studiat

o se vor utiliza: tabele de frecvenţăo se vor utiliza: histograme

Interpretare: distribuţia e normală dacă urmează grosier o formă de clopot – adică valorile extreme sunt puţine şi majoritatea datelor sunt apropiate de medie. Distribuţia nu e normală dacă are o formă marcat asimetrică, sau mult diferită de forma de clopot.

c. Pentru variabile de supravieţuire:• se va utiliza: mediana timpului de supravieţuire (fără zecimale)

Interpretare: mediana timpului de supravieţuire pentru un grup reprezintă timpul minim cât supravieţuiesc jumătate din subiecţii acelui grup

• Se va utiliza probabilitatea de supravieţuire la un interval de timp (ex. 1 an, 2

ani ...).

Interpretare: Probabilitatea de supravieţuire la 2 ani pentru un grup reprezintă procentul subiecţilor din grupul de interes care la 2 ani nu au realizat evenimentul de interes (ex. P(2 ani)=45% pentru o formă de cancer în ce priveşte timpul până la deces, înseamnă că la 2 ani 45% din subiecţi sunt în viaţă). Probabilitatea de supravieţuire la 2 ani pentru un grup se obţine trasând o linie verticală pe graficul de supravieţuire pornind de la axa orizontală a timpului,

5

marcajul de 2 ani (24 luni) până la intersecţia cu curba de supravieţuire, iar din punctul de intersecţie se trasează o linie orizontală până pe axa verticală a probabilităţii de supravieţuire, unde se află valoarea probabilităţii supravieţuire la 2 ani. Asemănător se poate obţine la alte intervale de timp (supravieţuirea la 1, 3, 5, 10 ani…)

• se va utiliza un tabel de contingenţă pentru variabila de interes şi variabila care indică statusul cenzurii.

Interpretare: în cazul în care într-una sau mai multe din categoriile variabilei de interes există prea puţine evenimente (mai puţin de 10), atunci estimările studiului sunt imprecise şi este probabil ca testele, sau indicatorii statistici calculaţi (ex. rata hazardului) să nu atingă semnificaţia statistică

• se va utiliza: curba de supravieţuire Kaplan-Meier Interpretare: curba de supravieţuire arată probabilitatea de a supravieţui a subiecţilor studiaţi în timp. Forma curbei ne poate arăta faptul ca subiecţii realizează evenimentul mai accentuat inţial şi apoi mai moderat (ex. imediat după operaţie vor surveni relativ numeroase decese datorate riscului operator, iar doar apoi vor apărea decesele datorate bolii urmărite), sau numeroase alte variante.

Analiza datelor (Pentru fiecare obiectiv în parte sunt precizaţi indicatorii pe care trebuie să-i calculaţi, sau testele statistice necesar a fi realizate şi formatul în care trebuie să scrieţi rezultatele)Obiective:

evaluarea posibilităţii existenţei unei legături între sex şi timpul până la instalarea SIDA la copii cu HIV• Analiza prin tabele sau figuri a relaţiei dintre variabile

o pentru variabile calitative: • se vor utiliza: tabele de contingenţă• se vor utiliza: grafice de tip coloane

• Interpretare: dacă raportul între variabile e proporţional – nu există legătură între caracteristici, dacă nu e proporţional, atunci probabil există o legătură, iar această legătură poate fi testată şi descrisă.

o pentru variabile cantitative: • se poate utiliza: diagramă nor de puncte (Scatter)

• Interpretare: dacă punctele par să urmeze o dreaptă oblică, atunci posibil să existe o relaţie lineară între variabile. Dacă dreapta pare oblic ascendentă atunci relaţia între variabile este direct proporţională, dacă dreapta pare oblic descendentă atunci relaţia dintre variabile este invers proporţională. Pentru evaluare ulterioară se poate folosi corelaţia şi regresia lineară. Dacă punctele sunt dispuse fără să dea impresia de dreaptă oblică (ex. stau aproximativ în cerc, sau pe o dreaptă orizontală sau verticală) atunci între variabile nu există o relaţie lineară. Dacă punctele par să urmeze o altă formă (ex. curbă de gradul doi, curbă exponenţială) atunci între puncte există alte relaţii (ex. pătratice, exponenţiale). Pentru evaluare ulterioară NU se poate folosi corelaţia şi regresia lineară

6

o pentru variabile de supravieţuire: • se poate utiliza: curbele de supravieţuire Kaplan-Meier

• Interpretare: dacă două sau mai multe curbe de supravieţuire se suprapun, atunci mai probabil nu există diferenţe între categoriile corespunzătoare curbelor. Dacă o curbă de supravieţuire corespunzătoare unei categorii se situează deasupra altei curbe de supravieţuire corespunzătoare altei categorii, atunci supravieţuirea pentru prima categorie este superioară celeilalte. Cu cât distanţa dintre curbe este mai mare cu atât diferenţa de probabilitate a supravieţuirii este mai mare.

evaluarea existenţei unei legături între sex şi timpul pînă la instalarea SIDA la copii cu HIV

o testul Logrank

• ales întrucât: sunt date de supravieţuire

• în formatul: p = valoare - numele testului folosit, cu maxim 3 zecimale

Ex. p = 0.01 - test Student pentru eşantioane perechi

Ex. daca p<0.001 atunci se scrie p<0.001 – test student pentru

eşantioane independente

• Interpretare statistică:

o Dacă p<0,05 se poate spune că există o diferenţă statistic

semnificativă între timpul de supravieţuire al categoriilor

comparate ale variablei de interes, sau că există o legătură

statistic semnificativă între variabila de interes şi timpul de

supravieţuire. Dacă p este >0,05 atunci nu există …

Cuantificarea importanţei legăturii între sex şi timpul pînă la instalarea SIDA la copii cu HIV

o Diferenţa între probabilitatea supravieţuirii între grupuri la un

anumit interval de timp. (ex la un an, la 2 ani)

• Diferenţa între probabilitatea supravieţuirii între grupuri la 2 ani se obţine

scăzând probabilităţile obţinute din grafic pentru cele două grupuri

comparate.

o Diferenţa între timpul median de supravieţuire la cele 2 grupuri

o Rata hazardului (HR) cu intervalul de încredere asociat

• ales întrucât: .

• în formatul: medie (95% IÎ limită inferioară-limită superioară), ex.

media lungimii nou născutilor este: 45,7 cm. (95% IÎ 43,7-47,7). Datele

se scriu cu o zecimală

• interpretare HR: interpretare simplificată: dacă HR>1 timpul de

supravieţuire este mai scurt (hazardul e mai mare), dacă HR<1

timpul de supravieţuire este mai lung (hazardul e mai mic), dacă

HR=1 timpul de supravieţuire este la fel de lung (hazardul este la

fel) pentru un grup comparat cu un altul. Dacă e vorba de o

variabilă cantitativă, creşterea valorii variabilei cu o unitate se

intepretează ca mai sus.7

• pentru o regresie Cox, o rată a hazardului pentru o

o variabilă de interes de tip calitativ ne spune că

menţinând toate celelalte variabile din regresie

constante, prezenţa caracteristicii de interes creşte

hazardul (dacă HR>1), scade hazardul (dacă HR<1),

sau nu modifică hazardul (HR=1): cu (HR-1) dacă

HR>1, sau cu (1-HR) dacă HR<1, exprimat procentual.

(ex. Dacă codăm mediul urban cu 1 şi mediul rural cu

0, iar HR pentru mediu este 0,67 atunci menţinând

celelalte variabile din regresie constante, mediul

urban scade hazardul cu 1-0,67, adică cu 33%. Cu alte

cuvinte o persoana din mediul urban are hazardul cu

33% mai mic decât una din mediul rural. Ex. 2: Dacă

codăm mediul urban cu 1 şi mediul rural cu 0, iar HR

pentru mediu este 1,23 atunci, menţinând celelalte

variabile din regresie constante, mediul urban creşte

hazardul cu 1,23-1, adică cu 23%. Cu alte cuvinte o

persoana din mediul urban are hazardul cu 23% mai

mare decât una din mediul rural.)

o variabilă de interes de tip cantitativ ne spune că

menţinând toate celelalte variabile din regresie

constante, creşterea valorii caracteristicii de

interes cu o unitate creşte hazardul (dacă HR>1),

scade hazardul (dacă HR<1), sau nu modifică hazardul

(HR=1): cu (HR-1) dacă HR>1, sau (1-HR) dacă HR<1,

exprimat procentual. (ex. o HR de 1,02 pentru nivelul

LDH la pacienţi cu cancer pulmonar, înseamnă că

menţinând celelalte variabile ale regresiei constante,

creşterea nivelului de LDH seric cu o unitate scade

hazardul lunar de deces prin cancer pulmonar cu 2%)

• interpretarea intervalului de încredere:

• interpretare simplificată: intervalul de încredere 95% pentru un parametru (ex. medie, risc relativ,...) este intervalul de valori între care putem fi 95% siguri că se află parametrul populaţiei (ex. media).

Rezultate : Descrierea datelor 8. Descrierea datelor (inseraţi în căsuţa de mai jos, pentru fiecare variabilă în parte, descrierea datelor conform specificaţiilor din protocol. Nu uitaţi să eticheta i corespunzător tabelele i figurileț ș (tabelul nr. … deasupra tabelelor, respectiv figura nr. … dedesubtul figurilor). Indicaţii pentru descrierea datelor există aici.

8

Mediana timpului de supravieţuire pentru fiecare sex în parte şi interpretarea acesteia:

Datele pentru sex s-au codat în felul următor 1 reprezintă sexul feminin, 0 reprezintă sexul masculin; pentru mediu de provenienţă s-au codat în felul următor 1 reprezintă urban, 0 reprezintă rural; pentru domiciliu s-au codat în felul următor 0 reprezintă domiciliu în judeţul Cluj, 1 reprezintă domiciliu în alte judeţe

• mediana pentru subiecţii de sex masculin:

• interpretarea medianei pentru subiecţii de sex masculin:

• mediana pentru subiecţii de sex feminin:

• interpretarea medianei pentru subiecţii de sex feminin:

• Curbele de supravieţuire comparativ pe sexe:

• Interpretarea curbei de supravieţuire (care dintre grupuri pare să aibe supravieţuire mai bună):

Pe baza graficului anterior aflaţi:• Probabilitatea de supravieţuire la 2 ani pentru sexul feminin:

• Interpretarea probabilităţii de supravieţuire la 2 ani pentru sexul feminin:

• Probabilitatea de supravieţuire la 2 ani pentru sexul masculin:

• Interpretarea probabilităţii de supravieţuire la 2 ani pentru sexul masculin:

• Curbele de supravieţuire comparativ pe mediu de provenienţă:

• Interpretarea curbei de supravieţuire (care dintre grupuri pare să aibe supravieţuire mai bună):

Rezultate : Analiza datelor

9. Rezultate analitice (inseraţi în căsuţa de mai jos rezultatele obţinute. Utiliza iț formatul precizat mai sus, în protocol ! )

IndicaţiiPentru realizarea testului logrank se procedează la realizarea curbelor de supravieţuire Kaplan Maier conform indicaţiilor de aici. Dedesubtul curbelor de supravieţuire este

9

afişată valoarea lui p corespunzătoare testului logrank.

Pentru aflarea ratei hazardului se utilizează funcţia Cox proportional hazard din Analysis din EpiInfo şi se completează conform exemplului de mai jos:

Programul va oferi rata hazardului precum şi intervalul de încredere asociat nivelului selectat.

Testarea existenţei unei legături între sex/mediu de provenienţă/domiciliu şi timpul până la instalarea SIDA la copii cu HIV:

• Valoarea lui p pentru testarea existenţei unei legături între sex şi timpul până la instalarea SIDA la copii cu HIV:

• Valoarea lui p pentru testarea existenţei unei legături între mediu de provenienţă şi timpul până la instalarea SIDA la copii cu HIV:

Cuantificarea importanţei legăturii între sex şi timpul până la instalarea SIDA la copii cu HIV

• HR pentru sex:• Diferenţa între mediana timpului de supravieţuire între cele două sexe:• Diferenţa în ce priveşte probabilitatea de supravieţuire la 2 ani între cele

două sexe:

Interpretări10. Interpretaţi rezultatele (completaţi în spaţiile de mai jos). Indicaţii pentru interpretarea rezultatelor există aici

10

Statistic:

Semnificaţia statistică a testului log-rank efectuat:• pentru sex:• pentru mediu de provenienţă:

Semnificaţia ratei hazardului:• pentru sex:

Clinic: Apreciaţi care grup are supravieţuirea cea mai bună şi cum pare diferenţa ca număr de luni

Semnificaţia diferenţei mediane a timpului de supravieţuire: • pentru sex:

Semnificaţia în ce priveşte probabilitatea de supravieţuire la 2 ani: • pentru sex:

11. Concluzia studiului (completaţi în spaţiile de mai jos)

Concluziile laboratorului: lucrarea de astăzi vă ajută• în realizarea unor studii de supravieţuire pentru lucrarea de diplomă sau pentru alte lucrări

ştiinţifice• la înţelegerea şi interpretarea studiilor de supravieţuire pe care le veţi citi ca viitori clinicieni

Trimiteţi asistentului de grupă, prin e-mail, acest document Word (după ce îl completaţi, salvaţi şi închideţi în

prealabil), ca fişier ataşat (attachment).

În e-mail specificaţi la Subject: Nume, prenume, grupă şi titlul lucrării.

11