Survival analyse - Revision history

M Wolvers at 12:28, 20 November 2024

2024-11-20T12:28:52Z

← Older revision		Revision as of 14:28, 20 November 2024
Line 3:		Line 3:
	\|coauthor= dr. R.B. Geskus		\|coauthor= dr. R.B. Geskus
	}}		}}
	Survival analyse wordt gebruikt voor data die informatie geeft over de tijd tot het optreden van een bepaald event. Met tijd wordt in deze bedoeld het aantal jaren, maanden of weken vanaf de start van de follow-up van een patiënt tot aan het optreden van een event. Het event kan overlijden zijn (vandaar de naam survival analyse), maar ook een relapse, herstel of een ander helder gedefinieerd eindpunt. In het algemeen wordt er bij survival analyse vanuit gegaan dat er maar één type risico is en dat een event per individu maar hoogstens één keer kan optreden. Bij meerdere risico's of meerdere herhalingen van een event zijn meer geavanceerde analyse technieken nodig zoals [[recurrent event analyse]] of [[competing risk analyse]].		Survival analyse wordt gebruikt voor data die informatie geeft over de tijd tot het optreden van een bepaald event. Met tijd wordt in deze bedoeld het aantal jaren, maanden of weken vanaf de start van de follow-up van een patiënt tot aan het optreden van een event. Het event kan overlijden zijn (vandaar de naam survival analyse), maar ook een relapse, herstel of een ander helder gedefinieerd eindpunt. In het algemeen wordt er bij survival analyse vanuit gegaan dat er maar één type risico is en dat een event per individu maar hoogstens één keer kan optreden. Bij meerdere/concurrerende risico's of meerdere herhalingen van een event zijn meer geavanceerde analyse technieken nodig zoals recurrent event analyse of [[Survival_analyse#Bronnen_met_betrekking_tot_concurrerende_risico's \| competing risk analyse]].

	Bij het meten van tijd-tot-event data is vaak sprake van gecensureerde waarnemingen. Hierbij heb je iets aan informatie over de 'survival time' van een patiënt, maar weet je niet precies hoe lang de tijd-tot-event is. Een voorbeeld. Stel dat in een studie patiënten over een periode van twaalf weken gevolgd worden. Censurering (Eng.: censoring) kan op drie manieren optreden:		Bij het meten van tijd-tot-event data is vaak sprake van gecensureerde waarnemingen. Hierbij heb je iets aan informatie over de 'survival time' van een patiënt, maar weet je niet precies hoe lang de tijd-tot-event is. Een voorbeeld. Stel dat in een studie patiënten over een periode van twaalf weken gevolgd worden. Censurering (Eng.: censoring) kan op drie manieren optreden:
Line 10:		Line 10:
	*Een patiënt trekt zich terug uit de studie na 6 weken, dus voor het eind van de studieperiode. Van deze persoon weten we alleen dat de tijd-tot event langer is dan 6 weken. Of een patiënt start aan de studie maar raakt na het laatste contact op 8 weken 'lost to follow-up'. Ook van deze patiënt weten we alleen dat de eventvrije periode langer is dan 8 weken.		*Een patiënt trekt zich terug uit de studie na 6 weken, dus voor het eind van de studieperiode. Van deze persoon weten we alleen dat de tijd-tot event langer is dan 6 weken. Of een patiënt start aan de studie maar raakt na het laatste contact op 8 weken 'lost to follow-up'. Ook van deze patiënt weten we alleen dat de eventvrije periode langer is dan 8 weken.
	*Een patiënt kan niet tot het einde gevolgd worden doordat hij een ander type event krijgt. Bijvoorbeeld: we onderzoeken tijd tot relapse na operatie, maar een patiënt overlijdt tijdens de studie zonder een relapse gehad te hebben.		*Een patiënt kan niet tot het einde gevolgd worden doordat hij een ander type event krijgt. Bijvoorbeeld: we onderzoeken tijd tot relapse na operatie, maar een patiënt overlijdt tijdens de studie zonder een relapse gehad te hebben.

M Wolvers at 12:36, 11 September 2024

2024-09-11T12:36:41Z

← Older revision		Revision as of 14:36, 11 September 2024
Line 224:		Line 224:
	==Waar vind ik het Cox proportional hazards model in SPSS?==		==Waar vind ik het Cox proportional hazards model in SPSS?==
	Je vindt deze in SPSS 28 onder Analyze -> Survival -> Cox Regression of Cox w/ Time-Dep Cov.		Je vindt deze in SPSS 28 onder Analyze -> Survival -> Cox Regression of Cox w/ Time-Dep Cov.

			=Bronnen met betrekking tot concurrerende risico's=

			*[http://www.competingrisks.org www.competingrisks.org] “Data Analysis with Competing Risks and Intermediate States” by Ronald B. Geskus. Forthcoming July 2015 by Chapman and Hall/CRC, ISBN 9781466570351
			*[http://www.nature.com/bmt/journal/v40/n4/pdf/1705727a.pdf Competing risk analysis using R: an easy guide for clinicians - Technical Report, L Scrucca, A Santucci and F Aversa, Bone Marrow Transplantation (2007) 40, 381-387]
			*[https://www.ntvg.nl/artikelen/concurrerende-risicos-klinisch-onderzoek Concurrerende risico's in klinisch onderzoek, Rob C.M. van Kruijsdijk, Marinus J.C. Eijkemans en Frank L.J. Visseren, Ned Tijdschr Geneeskd. 2012;156:A5176]
			*[http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/21059831 Verduijn M, Grootendorst DC, Dekker FW, Jager KJ, le Cessie S. The analysis of competing events like cause-specific mortality--beware of the Kaplan-Meier method. Nephrol Dial Transplant. 2011 Jan;26(1):56-61. doi: 10.1093/ndt/gfq661]

	= Aanvullende bronnen =		= Aanvullende bronnen =

M Wolvers: /* Handige bronnen wanneer er sprake is van concurrerende risico's */

2024-09-11T12:36:00Z

Handige bronnen wanneer er sprake is van concurrerende risico's

← Older revision		Revision as of 14:36, 11 September 2024
Line 224:		Line 224:
	==Waar vind ik het Cox proportional hazards model in SPSS?==		==Waar vind ik het Cox proportional hazards model in SPSS?==
	Je vindt deze in SPSS 28 onder Analyze -> Survival -> Cox Regression of Cox w/ Time-Dep Cov.		Je vindt deze in SPSS 28 onder Analyze -> Survival -> Cox Regression of Cox w/ Time-Dep Cov.

	~~==Handige bronnen wanneer er sprake is van concurrerende risico's==~~

	*[http://www.competingrisks.org www.competingrisks.org] “Data Analysis with Competing Risks and Intermediate States” by Ronald B. Geskus. Forthcoming July 2015 by Chapman and Hall/CRC, ISBN 9781466570351
	*[http://www.nature.com/bmt/journal/v40/n4/pdf/1705727a.pdf Competing risk analysis using R: an easy guide for clinicians - Technical Report, L Scrucca, A Santucci and F Aversa, Bone Marrow Transplantation (2007) 40, 381-387]
	*[https://www.ntvg.nl/artikelen/concurrerende-risicos-klinisch-onderzoek Concurrerende risico's in klinisch onderzoek, Rob C.M. van Kruijsdijk, Marinus J.C. Eijkemans en Frank L.J. Visseren, Ned Tijdschr Geneeskd. 2012;156:A5176]
	*[http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/21059831 Verduijn M, Grootendorst DC, Dekker FW, Jager KJ, le Cessie S. The analysis of competing events like cause-specific mortality--beware of the Kaplan-Meier method. Nephrol Dial Transplant. 2011 Jan;26(1):56-61. doi: 10.1093/ndt/gfq661]

	= Aanvullende bronnen =		= Aanvullende bronnen =

M Wolvers: /* Handige bronnen wanneer er (mogelijk) sprake is van competing events */

2024-09-11T12:35:04Z

Handige bronnen wanneer er (mogelijk) sprake is van competing events

← Older revision		Revision as of 14:35, 11 September 2024
Line 225:		Line 225:
	Je vindt deze in SPSS 28 onder Analyze -> Survival -> Cox Regression of Cox w/ Time-Dep Cov.		Je vindt deze in SPSS 28 onder Analyze -> Survival -> Cox Regression of Cox w/ Time-Dep Cov.

	==Handige bronnen wanneer er ~~(mogelijk)~~ sprake is van ~~competing events~~==		==Handige bronnen wanneer er sprake is van concurrerende risico's==

	*[http://www.competingrisks.org www.competingrisks.org] “Data Analysis with Competing Risks and Intermediate States” by Ronald B. Geskus. Forthcoming July 2015 by Chapman and Hall/CRC, ISBN 9781466570351		*[http://www.competingrisks.org www.competingrisks.org] “Data Analysis with Competing Risks and Intermediate States” by Ronald B. Geskus. Forthcoming July 2015 by Chapman and Hall/CRC, ISBN 9781466570351

M Wolvers: /* Cox-regressie */

2024-09-11T11:58:29Z

Cox-regressie

← Older revision		Revision as of 13:58, 11 September 2024
Line 224:		Line 224:
	==Waar vind ik het Cox proportional hazards model in SPSS?==		==Waar vind ik het Cox proportional hazards model in SPSS?==
	Je vindt deze in SPSS 28 onder Analyze -> Survival -> Cox Regression of Cox w/ Time-Dep Cov.		Je vindt deze in SPSS 28 onder Analyze -> Survival -> Cox Regression of Cox w/ Time-Dep Cov.

			==Handige bronnen wanneer er (mogelijk) sprake is van competing events==

			*[http://www.competingrisks.org www.competingrisks.org] “Data Analysis with Competing Risks and Intermediate States” by Ronald B. Geskus. Forthcoming July 2015 by Chapman and Hall/CRC, ISBN 9781466570351
			*[http://www.nature.com/bmt/journal/v40/n4/pdf/1705727a.pdf Competing risk analysis using R: an easy guide for clinicians - Technical Report, L Scrucca, A Santucci and F Aversa, Bone Marrow Transplantation (2007) 40, 381-387]
			*[https://www.ntvg.nl/artikelen/concurrerende-risicos-klinisch-onderzoek Concurrerende risico's in klinisch onderzoek, Rob C.M. van Kruijsdijk, Marinus J.C. Eijkemans en Frank L.J. Visseren, Ned Tijdschr Geneeskd. 2012;156:A5176]
			*[http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/21059831 Verduijn M, Grootendorst DC, Dekker FW, Jager KJ, le Cessie S. The analysis of competing events like cause-specific mortality--beware of the Kaplan-Meier method. Nephrol Dial Transplant. 2011 Jan;26(1):56-61. doi: 10.1093/ndt/gfq661]

	= Aanvullende bronnen =		= Aanvullende bronnen =

M Wolvers: /* Referenties */

2024-06-24T12:27:05Z

Referenties

M Wolvers at 11:51, 13 May 2024

2024-05-13T11:51:46Z

← Older revision		Revision as of 13:51, 13 May 2024
Line 131:		Line 131:

	*Grafisch		*Grafisch
	Als een variabele in het model voldoet aan de proportional hazards (PH) aanname, dan zullen de geschatte overlevingscurves, op de zogenaamde log-schaal, voor de waardes van deze variabele parallel lopen. Je kunt hier naar kijken door in het Cox-model de variabele voor welke je de PH-aanname wilt onderzoeken niet meer als covariaat, maar als stratum mee te geven en te vragen om log-minus-log survival plots. De resulterende lijnen moeten op het oog parallel lopen (zeker elkaar niet kruisen) om te voldoen aan de PH-aanname voor deze variabele. Voor iedere variabele in het model is een dergelijke plot nodig. In deze [[~~Media:Syntax_ph_aananme_lml_plots.doc~~ \|voorbeeldsyntax]] kun je zien hoe het maken van een log-minus-log-plot er in SPSS syntax uit komt te zien.		Als een variabele in het model voldoet aan de proportional hazards (PH) aanname, dan zullen de geschatte overlevingscurves, op de zogenaamde log-schaal, voor de waardes van deze variabele parallel lopen. Je kunt hier naar kijken door in het Cox-model de variabele voor welke je de PH-aanname wilt onderzoeken niet meer als covariaat, maar als stratum mee te geven en te vragen om log-minus-log survival plots. De resulterende lijnen moeten op het oog parallel lopen (zeker elkaar niet kruisen) om te voldoen aan de PH-aanname voor deze variabele. Voor iedere variabele in het model is een dergelijke plot nodig. In deze [[Voorbeeldsyntax SPSS\|voorbeeldsyntax]] kun je zien hoe het maken van een log-minus-log-plot er in SPSS syntax uit komt te zien.

	*Testen van (Schoenfeld-) residuen		*Testen van (Schoenfeld-) residuen

M Wolvers: /* Referenties */

2024-05-13T08:53:31Z

Referenties

← Older revision		Revision as of 10:53, 13 May 2024
Line 227:		Line 227:
	= Referenties =		= Referenties =
	* [http://www.bmj.com/cgi/reprint/317/7156/468 Altman DG, Bland JM. Time to event (survival) data. BMJ 1998;317:468-9.]		* [http://www.bmj.com/cgi/reprint/317/7156/468 Altman DG, Bland JM. Time to event (survival) data. BMJ 1998;317:468-9.]
	* [~~http~~://~~ccforum~~.~~com/content/8~~/5/~~389~~ Bewick V, Cheek L, Ball J. Statistics review 12: Survival analysis. Critical Care 2004, 8:389-394. ]		* [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/15469602/ Bewick V, Cheek L, Ball J. Statistics review 12: Survival analysis. Critical Care 2004, 8:389-394. ]
	* [http://www.bmj.com/cgi/reprint/317/7172/1572 Bland JM, Altman DG. Survival probabilities. The Kaplan-Meier method. BMJ 1998;317:1572.]		* [http://www.bmj.com/cgi/reprint/317/7172/1572 Bland JM, Altman DG. Survival probabilities. The Kaplan-Meier method. BMJ 1998;317:1572.]
	*[http://www.bmj.com/cgi/reprint/328/7447/1073 Bland JM and Altman DG. The log rank test. BMJ 2004;Vol 328 may 2004.]		*[http://www.bmj.com/cgi/reprint/328/7447/1073 Bland JM and Altman DG. The log rank test. BMJ 2004;Vol 328 may 2004.]

M Wolvers: typfoutjes/inconsistenties qua taal

2023-03-07T15:20:48Z

typfoutjes/inconsistenties qua taal

Show changes

M Wolvers: /* Hoe test ik de proportional hazards-aanname binnen een Cox-model? */ referentie naar r-script (verwijst naar niet te openen word-document) weggehaald

2023-03-07T14:19:11Z

Hoe test ik de proportional hazards-aanname binnen een Cox-model?: referentie naar r-script (verwijst naar niet te openen word-document) weggehaald

← Older revision		Revision as of 16:19, 7 March 2023
Line 134:		Line 134:

	*Testen van (Schoenfeld-) residuen		*Testen van (Schoenfeld-) residuen
	Er kan een formele test gedaan worden m.b.v. Schoenfeldresiduen. Er is geen standaardfunctie hiervoor in [[statistische software\|SPSS]]. In [[statistische software#Stata\|Stata]] (functie estat phtest) of [[statistische software#R\|R]] (functie cox.zph) kan het wel direct~~. Download hier een [[Media: R_script_test_proportional_hazards.doc \| script ]] voor het testen van de PH-aanname in R~~.		Er kan een formele test gedaan worden m.b.v. Schoenfeldresiduen. Er is geen standaardfunctie hiervoor in [[statistische software\|SPSS]]. In [[statistische software#Stata\|Stata]] (functie estat phtest) of [[statistische software#R\|R]] (functie cox.zph) kan het wel direct.

	*Toevoegen van een tijdsafhankelijke variabele		*Toevoegen van een tijdsafhankelijke variabele

← Older revision		Revision as of 14:27, 24 June 2024
Line 225:		Line 225:
	Je vindt deze in SPSS 28 onder Analyze -> Survival -> Cox Regression of Cox w/ Time-Dep Cov.		Je vindt deze in SPSS 28 onder Analyze -> Survival -> Cox Regression of Cox w/ Time-Dep Cov.

	= ~~Referenties~~ =		= Aanvullende bronnen =
	* [http://www.bmj.com/cgi/reprint/317/7156/468 Altman DG, Bland JM. Time to event (survival) data. BMJ 1998;317:468-9.]		* [http://www.bmj.com/cgi/reprint/317/7156/468 Altman DG, Bland JM. Time to event (survival) data. BMJ 1998;317:468-9.]
	* [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/15469602/ Bewick V, Cheek L, Ball J. Statistics review 12: Survival analysis. Critical Care 2004, 8:389-394. ]		* [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/15469602/ Bewick V, Cheek L, Ball J. Statistics review 12: Survival analysis. Critical Care 2004, 8:389-394. ]
	* [http://www.bmj.com/cgi/reprint/317/7172/1572 Bland JM, Altman DG. Survival probabilities. The Kaplan-Meier method. BMJ 1998;317:1572.]		* [http://www.bmj.com/cgi/reprint/317/7172/1572 Bland JM, Altman DG. Survival probabilities. The Kaplan-Meier method. BMJ 1998;317:1572.]
	*[http://www.bmj.com/cgi/reprint/328/7447/1073 Bland JM and Altman DG. The log rank test. BMJ 2004;Vol 328 may 2004.]		*[http://www.bmj.com/cgi/reprint/328/7447/1073 Bland JM and Altman DG. The log rank test. BMJ 2004;Vol 328 may 2004.]
	*[http://www.biecek.pl/statystykaMedyczna/Stevenson_survival_analysis_195.721.pdf An Introduction to Survival Analysis - by Mark Stevenson from EpiCentre, IVABS, Massey University]. 31 pagina's cursusmateriaal (Engels) met ~~voorbeeld syntax~~ in [[statistische software#R\|R]].		*[http://www.biecek.pl/statystykaMedyczna/Stevenson_survival_analysis_195.721.pdf An Introduction to Survival Analysis - by Mark Stevenson from EpiCentre, IVABS, Massey University]. 31 pagina's cursusmateriaal (Engels) met voorbeeldsyntax in [[statistische software#R\|R]].
	*[http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3227332/ Singh R and Mukhopadhyay K. Survival analysis in clinical trials: Basics and must know areas. Perspect Clin Res. 2011 Oct-Dec; 2(4): 145–148.]		*[http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3227332/ Singh R and Mukhopadhyay K. Survival analysis in clinical trials: Basics and must know areas. Perspect Clin Res. 2011 Oct-Dec; 2(4): 145–148.]
	*Hosmer, D. W., and S. Lemeshow. 1999. Applied Survival Analysis. New York: John Wiley and Sons.		*Hosmer, D. W., and S. Lemeshow. 1999. Applied Survival Analysis. New York: John Wiley and Sons.
	*Kleinbaum, D. G. 1996. Survival Analysis: A Self-Learning Text. New York: Springer-Verlag.		*Kleinbaum, D. G. 1996. Survival Analysis: A Self-Learning Text. New York: Springer-Verlag.
	*Norusis, M. 2004. SPSS 13.0 Advanced Statistical Procedures Companion. Upper Saddle-River, N.J.: Prentice Hall, Inc..		*Norusis, M. 2004. SPSS 13.0 Advanced Statistical Procedures Companion. Upper Saddle-River, N.J.: Prentice Hall, Inc..
	*[http://youtu.be/YQ9538U8cPc R tutorial survival analyse] - ~~youtube filmpje~~ met uitleg over uitvoeren van een ~~survival analyse~~ in [[statistische software#R\|R]].		*[http://youtu.be/YQ9538U8cPc R tutorial survival analyse] - Youtube-video met uitleg over uitvoeren van een survivalanalyse in [[statistische software#R\|R]].
	*[http://youtu.be/wTLsw-Ckfvw R tutorial Cox analyse] - ~~youtube filmpje~~ met uitleg over uitvoeren van een Cox analyse in [[statistische software#R\|R]].		*[http://youtu.be/wTLsw-Ckfvw R tutorial Cox analyse] - Youtube-video met uitleg over uitvoeren van een Cox-analyse in [[statistische software#R\|R]].

	{{onderschrift}}		{{onderschrift}}