АНАЛИЗ ВЫЖИВАЕМОСТИ

 

Проблема. Одной из сложных задач в лечении больных злокачественными лимфопролиферативными заболеваниями кожи является решение вопроса о целесообразности применения специфической химиотерапии. В настоящее время растут требования к доказательствам эффективности лечения заболевания. Поэтому в качестве аргументов «за» и «против» при подборе конкретного метода терапии важно использовать не только сведения о его эффективности в достижении ремиссии, но и имеющуюся информацию о влиянии лечения на отдалённый прогноз заболевания, в том числе на общую выживаемость пациентов и выживаемость от конкретного заболевания. С целью изучения влияния цитостатической терапии на выживаемость больных ГМ было проведено ретроспективное статистическое исследование отдаленных результатов лечения при помощи анализа выживаемости методом Каплана–Мейера.

 

Анализ выживаемости статистический анализ, разработанный для изучения, оценки и сравнения времени, прошедшего до наступления некоторого события (появления метастазов, выздоровления, гибели, обострения заболевания).

Выживаемость S(t) (Survive) – вероятность «прожить» время большее t с момента начала наблюдения.

Термин впервые был введен страховыми агентами, которые оценивали продолжительность жизни.

 

(57)

 

Если все наблюдения начались одновременно и закончились одновременно,то

 

Таким образом, выживаемость– это вероятность ненаступлениясобытия до некоторого момента времени.

События могут быть различные, не только нежелательные (гибель объекта), но и желательные – выздоровление, беременность при лечении от бесплодия, вступление в брак …

Свойства функции S(t)

S(t)=1, если t=0: в самом начале исследования ожидаемое событие не произошло ни у кого из наблюдаемых. Вероятность “дожития” до этого момента равна 1.

S(t)=0, если t=∞: в конце исследования событие произошло у всех наблюдаемых. Вероятность “дожития” до этого момента = 0.

График функции S(t)– кривая выживаемости отражает вероятность пережить любой из моментов времени t (рисунок 29). Время может измеряться в любых известных единицах (дни, месяцы и др).

 

 

 

Рисунок 29. Кривая выживаемости

 

График может быть крутым, тогда говорят, что выживаемость низкая, т.е. ожидаемое событие наступило быстро у всех испытуемых. График может быть пологим, тогда выживаемость – высокая, т.е. потребовалось много времени, чтобы ожидаемое событие наступило у всех испытуемых.

Кривая выживаемости используется, в частности, для определения медианы выживаемости и других процентилей времени жизни.

Время, до которого доживет половина испытуемых, называется медианой выживаемости(Ме). Если событие не наступило у половины испытуемых вообще, то медиану определить невозможно, тогда определяют, время, до которого “дожили” (т.е. событие не наступило) три четверти всех испытуемых (75%). При сравнении двух кривых и более, по медиане можно оценить выживаемость в разных группах.

Для построения кривой выживаемости необходимо одновременно начать наблюдение за всеми привлеченными к исследованию и всех «довести» до наступления события. Как правило, не все наблюдения начинаются одновременно, и не все заканчиваются одновременно, по разным причинам. Случается, что больной покидает больницу досрочно, или само исследование заканчивается до наступления события у данного конкретного участника, и мы не знаем, что с ним произошло в дальнейшем. Т.е. мы имеем дело с неполными (цензурированными) данными. Для построения кривой выживаемости по цензурированным данным используется метод КапланаМайера.

Предварительно строится так называемая таблица времени жизни.

 

Таблица 60. Таблица времени жизни

 

Момент времени Количество наблюдаемых объектов к моменту времени t Количество событий произошедших в момент времени t Доля не достигших события в момент t Выживаемость (кумулятивная доля)
t ni di S(t)

 

Выживаемость рассчитывается как произведение по всем моментам времени, когда произошло хотя бы одно событие

 

(58)

Пример.У 10 больных лейкемией после лечения наступила ремиссия. Мы будем изучать продолжительность времени ремиссии, а событием (конечной точкой) будет рецидив. Пациенты по фамилии А,Б,В,Ж,З,Е,К достигли ремиссии на 1,1,2,6,6,8,12 месяцы исследования соответственно и у них случился рецидив через 7,12,7,8,9,6,2 месяца соответственно. Приведенные данные представлены на графике (рис.30А).     Рисунок 30. График времени жизни   Пациенты Г, И достигли ремиссии на 3 и 8 месяце исследования, и по окончании исследования оставались в ремиссии и не дали рецидива. Пациент Д достиг ремиссии на 3 месяце и через 11 месяцев выписался (уехал), про него не известно, был ли рецидив. Всех их будем считать выбывшими. Начало горизонтальной линии обозначает начало ремиссии, закрашенный кружок на конце линии – время наступления рецидива. Если нет информации о времени наступления рецидива – кружок прозрачный. Представим данные таким образом, как будто ремиссия у всех началась одновременно в t =0 (рис. 30Б). Теперь на шкале времени не астрономические время, а время наблюдения. Такое представление данных облегчит нам дальнейшие расчеты. Результаты расчета выживаемости занесем в сводную таблицу. Первый рецидив наступил у пациента К через 2 месяца. Наблюдались в это время все 10 пациентов. Значит, вероятность рецидива через 2 месяца – d2/n2 =1/10=0,1. Соответственно, вероятность не наступления рецидива через 2 месяца:     Следующий рецидив случился на 6 месяце у пациента Е. К этому времени в ремиссии были 9 пациентов. Вероятность рецидива через 6 месяцев составляет d6 /n6 = 1/9 = 0,111, а вероятность не наступления рецидива через 6 месяцев 1 0,111=0,889 Теперь мы можем оценить вероятность прожить без рецидивов более 6 месяцев, то есть S(6). Прожить без рецидивов более 6 месяцев — это значит не иметь рецидив через 2 месяца и через 6 месяцев. То есть, по правилу умножения вероятностей: S(6) = 0,900 * 0,889 = 0,800.   Перейдем к следующему печальному событию. На 7 месяце рецидив случился сразу у 2 пациентов АиВ. К этому времени в ремиссии было 8 человек. Имеем И тогда S(7) = 0,900 * 0,889 * 0,750 = 0,600. На 8 месяце рецидив у пациента Ж. В ремиссии к этому времени 5 человек (у 4х рецидив, 1 выбыл: 10 4 1 = 5). S(8) = 0,900 * 0,889 * 0,750 * 0,800 = 0,480. В таблице 61 расчет выживаемости приведен полностью.   Таблица 61. Расчет выживаемости  
Пациент Время Наблюдалось к моменту t Число рецидивов в момент t Доля переживших момент t без рецидива Выживаемость
  t ni di S(t)
К 0,900 0,900
Е 0,889 0,800
Аи В 0,750 0,600
И 7+        
Ж 0,800 0,480
З 0,750 0,360
Д 11 +        
Б 0,500 0,180
Г 12+        

 

Теперь мы можем представить результаты исследования выживаемости в виде графика (рисунок 31). Точки на графике соответствуют моментам, когда рецидив случился хотя бы у одного из наблюдавшихся. Эти точки обычно соединяют ступенчатой линией.

 

Рисунок 31. Кривая выживаемости по цензурированным данным

 

В момент времени 0 выживаемость составляет 1,0, затем постепенно снижается. В данном случае рецидив был не у всех наблюдавшихся поэтому нуля линия не достигает. Медиана выживаемости (Ме) равна 8 месяцам.

 

Вернемся к проблеме эффективности химиотерапии у больных с грибковым заболеванием кожи. Проведено исследование: I группа: 40 пациентов, получавших от 1 до 8 курсов специфической химиотерапии (преимущественно проспидином). II группа: 32 пациента, никогда не получавших цитостатики, у которых применялись различные комбинации витаминотерапии, гормонотерапии, иммуностимулирующей и лучевой терапии (рисунок 32).

 

 

Рисунок 32. Сравнение кривых выживаемости

 

Выживаемость пациентов с момента начала заболевания в группе II лучше, чем в группе I (рис. 32). Медиана выживаемости в группе I составила 24 года, в группе II медиана выживаемости не определяется, так как за время наблюдения за группой умерло менее половины наблюдаемых.

Заключение.Результаты нашего исследования позволяют сделать вывод о том, что цитостатическая терапия отрицательно повлияла на продолжительность жизни больных лимфомами кожи низкой степени злокачественности в изученной группе. Проведенный ретроспективный анализ выживаемости выявил отчетливую закономерность во влиянии проводимой терапии на отдаленные результаты лечения и выживаемость пациентов, что может послужить достаточным базисом для выработки обоснованной тактики лечения больных изученной патологией.

 

 

Контрольное задание 14:

По данным из таблицы 62 определите какова вероятность дожить до 17 часов

 

Таблица 62. Данные к заданию

 

t, час
S(t) 0,96 0,89 0,71 0,59 0,5 0,34 0,15