কোনও হাসপাতাল ভিত্তিক আরসিটিতে থাকা ডেটা দৈর্ঘ্যের বিশ্লেষণ কীভাবে করা যায়?

Question

আরসিটি থেকে হাসপাতালের থাকার দৈর্ঘ্য (এলওএস) ডেটা বিশ্লেষণের সর্বোত্তম উপায় সম্পর্কে sensক্যমত্য আছে কিনা তা জানতে আগ্রহী আমি। এটি সাধারণত একটি খুব ডান স্কিউ বিতরণ, যার মাধ্যমে বেশিরভাগ রোগীদের কয়েক দিনের মধ্যে এক সপ্তাহের মধ্যে এক সপ্তাহ থেকে অব্যাহতি দেওয়া হয়, তবে বাকি রোগীদের বেশ অপ্রত্যাশিত (এবং কখনও কখনও বেশ দীর্ঘ) স্থায়ী থাকে, যা বিতরণের ডান লেজ গঠন করে।

বিশ্লেষণের বিকল্পগুলির মধ্যে রয়েছে:

• t পরীক্ষা (স্বাভাবিকতা অনুমান করে যা সম্ভবত উপস্থিত নেই)
• মান হুইটনি ইউ টেস্ট
• logrank পরীক্ষা
• গ্রুপ বরাদ্দের বিষয়ে কক্স আনুপাতিক বিপদগুলির মডেল কন্ডিশনার

এই পদ্ধতিগুলির মধ্যে কি কোনও উচ্চতর শক্তি প্রদর্শনের ক্ষমতা রাখে?

Comments

আপনার hh: মিমি বা ঘন্টাগুলিতে ইভেন্ট করার সময় আছে?

— মুনোজেডগ

Answer 1

আমি আসলে এমন একটি প্রকল্পের কাজ শুরু করছি যা ক্লিনিকাল ডেটা না করে পর্যবেক্ষণমূলক হলেও ঠিক এটি করে। আমার ধারণাগুলি এমনটি হয়েছে যে বেশিরভাগ দৈর্ঘ্যের তথ্য উপাত্তের অস্বাভাবিক আকার এবং সত্যই ভাল বৈশিষ্ট্যযুক্ত সময় স্কেল (আপনি উত্স এবং প্রস্থানের সময় উভয়কেই মূলত পুরোপুরিই জানেন), প্রশ্নটি কোনওরকমের বেঁচে থাকার বিশ্লেষণকে সত্যই ভাল ধার দেয় । বিবেচনা করার জন্য তিনটি বিকল্প:

• চিকিত্সা এবং উন্মুক্ত অস্ত্রগুলির মধ্যে তুলনা করার জন্য কক্স আনুপাতিক বিপদগুলির মডেলগুলি যেমন আপনি পরামর্শ দিয়েছেন।
• স্ট্রেইট কাপলান-মায়ার কার্ভগুলি, লগ-র‌্যাঙ্ক ব্যবহার করে বা তাদের মধ্যে পার্থক্যগুলি পরীক্ষা করতে অন্য একটি পরীক্ষার মাধ্যমে মিগুয়েল হার্নান যুক্তি দিয়েছিলেন যে এটি বেশিরভাগ ক্ষেত্রে ব্যবহার করার পক্ষে এটি সর্বোত্তম পদ্ধতি, কারণ এটি অবিচ্ছিন্ন ঝুঁকি অনুপাতটি অগত্যা গ্রহণ করে না। যেমন আপনি একটি ক্লিনিকাল ট্রায়াল পেয়েছেন, ক্যাভেরিয়েট সমন্বিত কাপলান-মায়ার কার্ভগুলি উত্পাদন করতে সমস্যা হওয়া উচিত নয়, তবে আপনার যদি নিয়ন্ত্রণ করতে চান এমন কিছু অবশিষ্ট পরিবর্তনগুলি রয়েছে, তবে এটি বিপরীত সম্ভাবনা-দিয়ে করা যেতে পারে -ট্রেটমেন্ট ওজন।
• প্যারামেট্রিক বেঁচে থাকার মডেল। স্বীকৃতিস্বরূপ, খুব কম ব্যবহৃত হয়, তবে আমার ক্ষেত্রে আমার অন্তর্নিহিত বিপদের একটি প্যারাম্যাট্রিক অনুমান প্রয়োজন , সুতরাং এগুলি কেবলমাত্র একমাত্র উপায়। আমি জেনারালাইজড গামা মডেলটি ব্যবহার করে সরাসরি লাফানোর পরামর্শ দেব না। এটি নিয়ে কাজ করার জন্য এটি একটি বেদনার কিছু - আমি একটি সাধারণ এক্সপোনেনশিয়াল, ওয়েবুল এবং লগ-নরমাল চেষ্টা করে দেখতাম যে এই উত্পাদনকারীদের মধ্যে কোনও গ্রহণযোগ্যতা ফিট করে কিনা।

Answer 2

আমি কক্স আনুপাতিক ঝুঁকিপূর্ণ মডেলটির পক্ষে, যা সেন্সরযুক্ত থাকার ব্যবস্থাও পরিচালনা করবে (সফলভাবে হাসপাতালের স্রাবের আগে মৃত্যু)। এখানে একটি প্রাসঙ্গিক হ্যান্ডআউট পাওয়া যাবে http://biostat.mc.vanderbilt.edu/wiki/pub/Main/FHHoutsouts/slide.pdf কোড সহ এখানে: http://biostat.mc.vanderbilt.edu/wiki/pub/ প্রধান / FHHandouts / model.s

Comments

ধন্যবাদ ফ্রাঙ্ক লগরঙ্ক পরীক্ষাটিও সেন্সরিং পরিচালনা করতে পারে না? সুতরাং, কক্সের সুবিধা কি সিভ্যারিয়ারদের জন্য সামঞ্জস্য করার ক্ষমতা রাখে?

— pmgjones

লোগ্র্যাঙ্ক কক্স মডেলের একটি বিশেষ কেস তাই এর প্রয়োজন নেই এবং কক্স মডেল যেমনটি চালিয়ে যায় তবে এটি আপনাকে ধারাবাহিক কোভারিয়েটগুলির জন্য সামঞ্জস্য করতে দেয় না। কক্স মডেলটি সম্পর্কগুলি পরিচালনা করার বিভিন্ন উপায়ও সরবরাহ করে।

— ফ্র্যাঙ্ক হ্যারেল

Answer 3

আমি গ্রুপগুলির মধ্যে পার্থক্যের জন্য এবং প্রতিটি স্বতন্ত্র ভেরিয়েবলের জন্য পরীক্ষার জন্য লগরঙ্ক পরীক্ষার প্রস্তাব দিই। কক্স আনুপাতিক ঝুঁকিপূর্ণ মডেলটিতে আপনাকে বিভিন্ন ভেরিয়েবলের জন্য অন্তত সামঞ্জস্য করতে হবে (কমপক্ষে লগরঙ্ক পরীক্ষার জন্য উল্লেখযোগ্যদের জন্য)। গ্যামা জেনারেলাইজড মডেল (প্যারামেট্রিক) কক্সের বিকল্প হতে পারে যদি আপনার বেসলাইন (বিপত্তি) ঝুঁকি অনুমানের প্রয়োজন হয়।

Answer 4

মৃত্যু স্রাবের সাথে প্রতিযোগিতামূলক ঘটনা। মৃত্যুর সেন্সর করা এলোমেলোভাবে হারিয়ে যাওয়া তথ্য সেন্সর করা হবে না। মৃত্যু এবং স্রাবের সংঘবদ্ধ ঘটনাগুলি পরীক্ষা করা এবং সাব-ডিস্ট্রিবিউশন বিপদের সাথে তুলনা করা আরও উপযুক্ত হতে পারে।