Preview

Вопросы гематологии/онкологии и иммунопатологии в педиатрии

Расширенный поиск

Анализ выживаемости и вероятности возникновения отдельных событий у пациентов с острым лейкозом

https://doi.org/10.24287/1726-1708-2016-15-3-34-39

Полный текст:

Аннотация

В клинической практике для анализа результатов терапии пациентов с онкологическими заболеваниями применяют следующие, различающиеся между собой, типы выживаемости: бессобытийную (event-free survival - EFS), общую (overall survival - OS) и безрецидивную выживаемость (relapse-free survival - RFS). На сегодняшний день в случае построения кривых EFS или OSметод Каплана-Майера является классическим методом анализа неполных наблюдений. Однако он имеет серьезные ограничения как метод анализа RFS. В статье показано, что для корректного анализа вероятности наступления тех или иных конкурирующих друг с другом событий необходимо использовать метод конкурирующих рисков (competing risks). Также в статье описаны применяемые на сегодняшний день методы анализа выживаемости с указанием соответствующих определений, формул.

Об авторах

Алексей Сергеевич Слинин
Федеральный научно-клинический центр детской гематологии, онкологии и иммунологии им. Дмитрия Рогачева Минздрава России
Россия


Олег Иванович Быданов
Федеральный научно-клинический центр детской гематологии, онкологии и иммунологии им. Дмитрия Рогачева Минздрава России; Республиканский научно-практический центр детской онкологии, гематологии и иммунологии Минздрава Республики Беларусь
Россия


Александр Исаакович Карачунский
Федеральный научно-клинический центр детской гематологии, онкологии и иммунологии им. Дмитрия Рогачева Минздрава России; Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И.Пирогова Минздрава России
Россия


Список литературы

1. Beard RE. Some further experiments in the use of the incomplete gamma function for the calculation of actuarial functions. J of the Institute of Actuaries.1952;78:341-53.

2. Kaplan EL, Meier P. Nonparametric estimation from incomplete observations. J Am Stat Assoc. 1958;53(282):457-81.

3. Kalbfleisch JD, Prentice RL. The Statistical Analysis of FailureTime Data. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, 2002;247-77.

4. Gelman R, Gelber R, Henderson IC, Coleman CN, Harris JR. Improved methodology for analyzing local and distantrecurrence. J Clin Oncol. 1990;8(3):548-55.

5. Caplan RJ, Pajak TF, Cox JD. Analysis of probability andrisk of cause-specific failure. Int J Radiat Oncol Biol Phys. 1994;29(5):1183-6.

6. Gooley TA, Leisenring W, Crowley J, Storer BE. Estimation of failure probabilities in the presence of competing risks: newrepresentations of old estimators. Stat Med. 1999;18(6):695-706.

7. Gray RJ. A class of K-sample tests for comparing the cumulative incidence of a competing risk. Ann Stat. 1988;16:1140-54.


Для цитирования:


Слинин А.С., Быданов О.И., Карачунский А.И. Анализ выживаемости и вероятности возникновения отдельных событий у пациентов с острым лейкозом. Вопросы гематологии/онкологии и иммунопатологии в педиатрии. 2016;15(3):34-39. https://doi.org/10.24287/1726-1708-2016-15-3-34-39

For citation:


Slinin A.S., Bydanov O.I., Karachunskiy A.I. Analysis of survival and possibility of certain events in patients with acute leucosis. Pediatric Hematology/Oncology and Immunopathology. 2016;15(3):34-39. (In Russ.) https://doi.org/10.24287/1726-1708-2016-15-3-34-39

Просмотров: 23


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1726-1708 (Print)
ISSN 2414-9314 (Online)