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#SpezielleMethoden
Question
Überlebensanalyse: Auswertung
Answer
  • Verschiedene Perspektiven möglich, z.B.
    • Nichteintreten von Ereignissen steht im Vordergrund: Survival
    • Eintreten von Ereignissen steht im Vordergrund: Hazard („Gefahr“)
  • Die Ergebnisse werden in der Regel sowohl grafisch als auch tabellarisch dargestellt
    • Diagramme: Kurven (z.B. Überlebenskurve (auch Kaplan-Meier), Hazardkurve)
      • Separate Kurven für Subgruppen möglich (z.B. Geschlecht, Therapieform)
      • Oft wird der Medianwert S(t) = .50 berichtet: Welchen Zeitpunkt haben 50% der Personen überschritten
    • Tabellen: z.B. Regressionskoeffizienten für Prädiktoren und Störvariablen
      • Die Relevanz von konkreten Variablen (z.B. Geschlecht, Therapieform) für die Überlebenszeit kann mit Hilfe von verschiedenen Modellen überprüft werden (z.B. Cox regression)
      • Oft werden s.g. Hazard Ratios (HR) der einzelnen Prädiktoren betrachtet
        • Inwiefern ist ein Prädiktor für die unmittelbare Gefahr zu einem bestimmten Zeitpunkt t relevant?
        • Hazard ratio als Vergleich von 2 Variablenausprägungen (z.B. Frauen vs. Männer; Alter = 22 vs. Alter = 23)
        • HR ≈ 1: Variable ist für das Ereignis irrelevant
        • HR < 1: Reduzierte Gefahr bei höheren Variablenausprägungen
        • HR > 1: Erhöhte Gefahr bei höheren Variablenausprägungen

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Überlebensanalyse: Auswertung
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Überlebensanalyse: Auswertung
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  • Verschiedene Perspektiven möglich, z.B.
    • Nichteintreten von Ereignissen steht im Vordergrund: Survival
    • Eintreten von Ereignissen steht im Vordergrund: Hazard („Gefahr“)
  • Die Ergebnisse werden in der Regel sowohl grafisch als auch tabellarisch dargestellt
    • Diagramme: Kurven (z.B. Überlebenskurve (auch Kaplan-Meier), Hazardkurve)
      • Separate Kurven für Subgruppen möglich (z.B. Geschlecht, Therapieform)
      • Oft wird der Medianwert S(t) = .50 berichtet: Welchen Zeitpunkt haben 50% der Personen überschritten
    • Tabellen: z.B. Regressionskoeffizienten für Prädiktoren und Störvariablen
      • Die Relevanz von konkreten Variablen (z.B. Geschlecht, Therapieform) für die Überlebenszeit kann mit Hilfe von verschiedenen Modellen überprüft werden (z.B. Cox regression)
      • Oft werden s.g. Hazard Ratios (HR) der einzelnen Prädiktoren betrachtet
        • Inwiefern ist ein Prädiktor für die unmittelbare Gefahr zu einem bestimmten Zeitpunkt t relevant?
        • Hazard ratio als Vergleich von 2 Variablenausprägungen (z.B. Frauen vs. Männer; Alter = 22 vs. Alter = 23)
        • HR ≈ 1: Variable ist für das Ereignis irrelevant
        • HR < 1: Reduzierte Gefahr bei höheren Variablenausprägungen
        • HR > 1: Erhöhte Gefahr bei höheren Variablenausprägungen
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