Estimation methods and inference in survival analysis with competing risks

Abstract

Στην παρούσα μεταπτυχιακή διατριβή παρουσιάζουμε τις πιο ευρέως διαδεδομένες μεθόδους που χρησιμοποιούνται στην Ανάλυση Επιβίωσης, συμπεριλαμβανομένων μεθόδων για ανταγωνιστικούς κινδύνους. Σε τέτοιες αναλύσεις, ο πρωταρχικός στόχος είναι εκτιμηθεί η πιθανότητα ενός γεγονότος να συμβεί. Παρουσιάζουμε μη παραμετρικές μεθόδους εκτίμησης καθώς και μεθόδους παλινδρόμησης που λαμβάνουν υπ'όψην οποιαδήποτε επιπλέον πληροφορία έχουμε για το γεγονός. Αυτές οι πληροφορίες κωδικοποιούνται σαν μεταβλητές, οι οποίες μπορεί να επηρεάζουν την εμφάνιση του γεγονότος που μας ενδιαφέρει και να χρησιμοποιηθούν ως προγνωστικοί παράγοντες. Μετά την παρουσίαση αυτών των μεθόδων, μια εκτενής ανάλυση γίνεται σε πραγματικά δεδομένα που αφορούν 137 ασθενείς που έκαναν μεταμόσχευση μυελού των οστών. Για κάθε ασθενή, τα δημογραφικά χαρακτηριστικά του, αρχικές ιατρικές μετρήσεις και ενδιάμεσα μετεγχειρητικά ιατρικά περιστατικά μπορούν να χρησιμοποιηθούν σαν συμμεταβλητές. Τέλος, παρέχεται ο πλήρης κώδικας στο SAS που χρησιμοποιήθηκε για την ανάλυση μαζί με οδηγίες για την εφαρμογή του, έτσι ώστε οποιοσδήποτε διαβάζει την παρούσα να μπορεί να επαναλάβει τα αποτελέσματα.

In this thesis we present the most widely used methods for handling Survivaldata, including competing risks, also known as time-to-event data. In suchanalyses, the primary goal is to estimate the probability of an event to takeplace. We present non–parametric methods of estimation as well as regressionmethods that take into account any additional information we may have forthe event. These information are coded as variables, which may be influencingthe occurrence of the event of interest and can be used as prognostic factors.After all those methods are presented, a full scale analysis is contacted on realdata regarding 137 bone transplant patients. For each of the patient, his/herdemographical characteristics, initial medical measurements and intermediatemedical events are used as covariates. Finally, the full SAS code used for theanalysis is provided along with detailed instructions on how to apply it, so thatanyone reading this can reproduce the results.