medstatistic

Иногда в статьях встречаются очень простые кривые выживаемости, без каких-либо дополнительных элементов. Рассмотрим пример такой диаграммы в статье Т.Mashiba et al. (J Viral Hepat. 2022) «Efficacy of hepatitis C virus eradication after curative treatment for hepatocellular carcinoma…»

На этом рисунке мы видим:

1️⃣ Две линии - сплошная (для группы, где применяли противовирусную терапию) и пунктирная (для контрольной группы без противовирусной терапии). По оси Х - время наблюдения в месяцах, по оси Y - доля оставшихся живыми, или выживаемость, в долях единицы. В точке 0 по оси X выживаемость в обеих группах равна 1, или 100% (в начале исследования все пациенты живы), далее в процессе наблюдения часть пациентов умирает и доля оставшихся живыми постепенно уменьшается - линии снижаются.

2️⃣ Сплошная линия снижается медленнее, чем пунктирная, поэтому остается выше. Это говорит о том, что выживаемость в основной группе выше, чем в контрольной. По графику можно оценить выживаемость в этом исследовании для разных временных отрезков «на глаз». Например, через 2 года (24 мес.) в основной группе живыми остались примерно 95% пациентов, в группе контроля - примерно 87%. К 5 годам разница увеличивается, выживаемость примерно составляет 80 и 55%, соответственно.

3️⃣ В нижней части графика авторы указали p-значение, полученное с помощью лог-рангового критерия. Оно составило p<0.0001, что свидетельствует о статистически значимых различиях выживаемости в сравниваемых группах.

4️⃣ Под графиком мы видим таблицу с указанием числа пациентов, остающихся под наблюдением к отдельным временным точкам: Number at risk. Число уменьшается как за счет событий - смерти пациентов, так и за счет цензурированных, «выбывших» пациентов - т.е. тех, чье наблюдение прекратилось, при этом они оставались живыми. Можно косвенно оценить процент цензурирования по несовпадению выживаемости и доли оставшихся под наблюдением. Например, к 60 мес. Number at risk в основной группе составляет около 40% от исходного числа (57/140). Значит, выживаемость, которую мы оценили на уровне 80% - в 2 раза превышает долю оставшихся под наблюдением. Что говорит о значительной доле цензурированных пациентов к этому времени.

Какими элементами можно было бы дополнить эту диаграмму?
🔹показать медиану, которая достигнута в контрольной группе,
🔹указать HR с 95% ДИ для фактора способа лечения,
🔹таблицу под графиком дополнить числом цензурированных пациентов и числом событий,
🔹на линии кривых вертикальными черточками показать цензурированных пациентов.

www.tgoop.com/medstatistic_ru/205

1.3K viewsDamir Marapov, Dec 4 at 11:28

Иногда в статьях встречаются очень простые кривые выживаемости, без каких-либо дополнительных элементов. Рассмотрим пример такой диаграммы в статье Т.Mashiba et al. (J Viral Hepat. 2022) «Efficacy of hepatitis C virus eradication after curative treatment for hepatocellular carcinoma…»

На этом рисунке мы видим:

1️⃣ Две линии - сплошная (для группы, где применяли противовирусную терапию) и пунктирная (для контрольной группы без противовирусной терапии). По оси Х - время наблюдения в месяцах, по оси Y - доля оставшихся живыми, или выживаемость, в долях единицы. В точке 0 по оси X выживаемость в обеих группах равна 1, или 100% (в начале исследования все пациенты живы), далее в процессе наблюдения часть пациентов умирает и доля оставшихся живыми постепенно уменьшается - линии снижаются.

2️⃣ Сплошная линия снижается медленнее, чем пунктирная, поэтому остается выше. Это говорит о том, что выживаемость в основной группе выше, чем в контрольной. По графику можно оценить выживаемость в этом исследовании для разных временных отрезков «на глаз». Например, через 2 года (24 мес.) в основной группе живыми остались примерно 95% пациентов, в группе контроля - примерно 87%. К 5 годам разница увеличивается, выживаемость примерно составляет 80 и 55%, соответственно.

3️⃣ В нижней части графика авторы указали p-значение, полученное с помощью лог-рангового критерия. Оно составило p<0.0001, что свидетельствует о статистически значимых различиях выживаемости в сравниваемых группах.

4️⃣ Под графиком мы видим таблицу с указанием числа пациентов, остающихся под наблюдением к отдельным временным точкам: Number at risk. Число уменьшается как за счет событий - смерти пациентов, так и за счет цензурированных, «выбывших» пациентов - т.е. тех, чье наблюдение прекратилось, при этом они оставались живыми. Можно косвенно оценить процент цензурирования по несовпадению выживаемости и доли оставшихся под наблюдением. Например, к 60 мес. Number at risk в основной группе составляет около 40% от исходного числа (57/140). Значит, выживаемость, которую мы оценили на уровне 80% - в 2 раза превышает долю оставшихся под наблюдением. Что говорит о значительной доле цензурированных пациентов к этому времени.

Какими элементами можно было бы дополнить эту диаграмму?
🔹показать медиану, которая достигнута в контрольной группе,
🔹указать HR с 95% ДИ для фактора способа лечения,
🔹таблицу под графиком дополнить числом цензурированных пациентов и числом событий,
🔹на линии кривых вертикальными черточками показать цензурированных пациентов.

BY medstatistic