Healthcare and Medicine Reference
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15.2.4 Evaluierung prognostischer Faktoren***
Mit dem Logrank-Test (
Abschn. 11.1.7) lassen sich zwei oder mehrere Gruppen, die sich be-
züglich einer Einflussgröße (z. B. Therapieform oder Krankheitsstadium) unterscheiden, verglei-
chen. Dieser Test ist geeignet, um Unterschiede zwischen den Überlebenskurven zu erkennen.
Ein signifikanter Unterschied weist darauf hin, dass die Gruppierungsvariable prognostisch rele-
vant sein könnte.
Im Jahre 1972 stellte der britische Statistiker David Cox eine multiple Methode vor, mit der sich
eine Kombination prognostischer Faktoren ausfindig machen lässt, die den Endzustand eines
Patienten in optimaler Weise beschreibt. Mit diesem Cox-Proportional-Hazards-Modell wird die
in
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Formel (7.26) definierte Hazard-Rate in Abhängigkeit von einer oder mehreren Einfluss-
größen als Hazard-Funktion modelliert. Dies entspricht der momentanen Sterberate. Für zwei
Patienten oder Populationen kann dann der Quotient der jeweiligen Hazard-Funktionen be-
stimmt werden. Diese Hazard-Ratio ist ein Maß für das relative Risiko. Beim Cox-Modell wird
angenommen, dass die Hazard-Ratio über die Zeit konstant bleibt.
Kaplan-Meier-Methode und Cox-Regressionsmodell ermöglichen Überlebenszeitanalysen auch
dann, wenn zensierte Daten vorliegen. Bei der Planung einer Überlebenszeitstudie ist Folgendes
generell zu beachten:
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4
Anfang und Ende des Beobachtungszeitraums sollten möglichst exakt definiert sein.
4
Bei der Planung des Stichprobenumfangs muss man einkalkulieren, dass einige Daten
möglicherweise zensiert werden.
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Die Beobachtungszeit sollte ausreichend lang bemessen sein, damit bei möglichst vielen
Patienten das interessierende Endereignis eintritt.
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Wenn Patienten vorzeitig aus der Studie ausscheiden, sollten die Gründe dafür in keinem
Zusammenhang mit der Prognose stehen. Ansonsten könnten die Drop Outs zu fehler-
haften Schlussfolgerungen führen.
4
Für jeden Einzelfall gilt, was Niels Bohr treffend formuliert hat: Präzise Prognosen sind nicht
möglich.
i Für weitere Informationen bezüglich der Analyse von Ereigniszeiten sei auf
Fletcher u. Fletcher (2007) sowie auf Schumacher u. Schulgen (2008) verwiesen
(7 Anhang).
15
Evidenzbasierte Medizin
15.3
15.3.1 Grundlagen
Warum gehört ein Abschnitt zu evidenzbasierter Medizin (EBM) in ein Lehrbuch für
Biomathematik und Epidemiologie? EBM ist mit den Methoden der klinischen Epi-
demiologie und der Biomathematik eng verbunden. Ohne Kenntnisse dieser Metho-
den lassen sich wissenschaftliche Arbeiten nicht kritisch interpretieren - und diese
Evaluierung stellt eine Grundlage der EBM dar.
 
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