സർവൈവൽ അനാലിസിസ് എന്നത് ബയോസ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സിൽ താൽപ്പര്യമുള്ള ഒരു സംഭവത്തിന് എടുക്കുന്ന സമയം അന്വേഷിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ സാങ്കേതികതയാണ്. എന്നിരുന്നാലും, അതിജീവന വിശകലനത്തിൽ അഭിമുഖീകരിക്കുന്ന ഒരു പൊതുവെല്ലുവിളി സെൻസറിംഗ് ആണ്, ഈ ഫീൽഡിൽ അത് എങ്ങനെ കൈകാര്യം ചെയ്യപ്പെടുന്നു എന്ന് മനസ്സിലാക്കേണ്ടത് വളരെ പ്രധാനമാണ്. ഈ ലേഖനത്തിൽ, അതിജീവന വിശകലനത്തിൽ സെൻസറിംഗ് എന്ന ആശയത്തിലേക്ക് ഞങ്ങൾ ആഴ്ന്നിറങ്ങുകയും സെൻസറിങ്ങിനായി ഉപയോഗിക്കുന്ന സാങ്കേതിക വിദ്യകളും രീതികളും പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു.
സെൻസറിംഗ് മനസ്സിലാക്കുന്നു
അതിജീവന വിശകലനത്തിൽ സെൻസറിംഗ് എങ്ങനെ അഭിസംബോധന ചെയ്യപ്പെടുന്നുവെന്ന് പരിശോധിക്കുന്നതിന് മുമ്പ്, സെൻസറിംഗ് എന്ന ആശയം മനസ്സിലാക്കേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്. ഒരു പഠനത്തിലെ ചില വിഷയങ്ങൾക്ക് ഇവൻ്റിലേക്കുള്ള സമയത്തെക്കുറിച്ചുള്ള പൂർണ്ണമായ വിവരങ്ങൾ ലഭ്യമല്ലാത്തപ്പോൾ സെൻസറിംഗ് സംഭവിക്കുന്നു. തുടർനടപടികളുടെ നഷ്ടം, പഠനത്തിൽ നിന്ന് പിൻവാങ്ങൽ, അല്ലെങ്കിൽ പഠനത്തിൻ്റെ നിരീക്ഷണ കാലയളവിനുള്ളിൽ സംഭവിക്കാത്ത ഇവൻ്റ് എന്നിങ്ങനെ വിവിധ കാരണങ്ങളാൽ ഇത് സംഭവിക്കാം. അതിജീവന വിശകലനത്തിൻ്റെ അടിസ്ഥാന വശമാണ് സെൻസറിംഗ്, അർത്ഥവത്തായതും കൃത്യവുമായ ഫലങ്ങൾ ലഭിക്കുന്നതിന് അത് ഉചിതമായി കൈകാര്യം ചെയ്യേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്.
സെൻസറിംഗ് തരങ്ങൾ
അതിജീവന വിശകലനത്തിൽ, രണ്ട് പ്രാഥമിക തരം സെൻസറിംഗ് ഉണ്ട്: വലത് സെൻസറിംഗും ഇടത് സെൻസറിംഗും.
- വലത് സെൻസറിംഗ്: അതിജീവന വിശകലനത്തിലെ ഏറ്റവും സാധാരണമായ സെൻസറിംഗാണ് ഇത്. പഠന കാലയളവ് അവസാനിക്കുമ്പോഴേക്കും ചില വിഷയങ്ങളിൽ താൽപ്പര്യമുണർത്തുന്ന സംഭവം സംഭവിക്കാത്തപ്പോൾ ഇത് സംഭവിക്കുന്നു. അവരുടെ നിരീക്ഷിച്ച അതിജീവന സമയം ഒരു നിശ്ചിത മൂല്യം കവിയുമെന്ന് മാത്രമേ അറിയൂ, എന്നാൽ ഇവൻ്റിൻ്റെ കൃത്യമായ സമയം അജ്ഞാതമാണ്.
- ഇടത് സെൻസറിംഗ്: വലത് സെൻസറിംഗിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, താൽപ്പര്യമുണർത്തുന്ന സംഭവം ഇതിനകം സംഭവിച്ചിരിക്കുമ്പോഴോ പഠനം ആരംഭിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ആരംഭിക്കുമ്പോഴോ ഇടത് സെൻസറിംഗ് സംഭവിക്കുന്നു. തൽഫലമായി, യഥാർത്ഥ ഇവൻ്റ് സമയം ഒരു നിശ്ചിത മൂല്യത്തേക്കാൾ കുറവാണെന്ന് അറിയാം, പക്ഷേ കൃത്യമായ സമയം അജ്ഞാതമാണ്.
സെൻസറിംഗിനെ അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്നു
സെൻസർ ചെയ്യുന്നതിനും സെൻസർ ചെയ്ത ഡാറ്റയുടെ സാന്നിധ്യത്തിൽ സാധുവായ അനുമാനങ്ങൾ നൽകുന്നതിനുമായി നിരവധി സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ രീതികൾ വികസിപ്പിച്ചെടുത്തിട്ടുണ്ട്. അതിജീവന വിശകലനത്തിൽ സെൻസറിംഗ് കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്ന ചില പ്രധാന സമീപനങ്ങൾ ഇതാ:
കപ്ലാൻ-മെയർ എസ്റ്റിമേറ്റർ
സെൻസർ ചെയ്ത ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് അതിജീവനത്തിൻ്റെ പ്രവർത്തനം കണക്കാക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന പാരാമെട്രിക് ഇതര രീതിയാണ് കപ്ലാൻ-മെയർ എസ്റ്റിമേറ്റർ. ചില വിഷയങ്ങൾ താൽപ്പര്യമുണർത്തുന്ന ഇവൻ്റ് അനുഭവിച്ചിട്ടില്ലാത്ത സമയ-ടു-ഇവൻ്റ് ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുമ്പോൾ ഇത് പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗപ്രദമാണ്. റിയലിസ്റ്റിക് അതിജീവന എസ്റ്റിമേറ്റുകൾ നേടുന്നതിന് സെൻസർ ചെയ്ത നിരീക്ഷണങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുത്തിക്കൊണ്ട്, വിവിധ സമയ പോയിൻ്റുകളിൽ അതിജീവന സാധ്യത കണക്കാക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള സമീപനം എസ്റ്റിമേറ്റർ നൽകുന്നു.
കോക്സ് ആനുപാതിക ഹസാർഡ്സ് മോഡൽ
കോക്സ് ആനുപാതിക ഹസാർഡ്സ് മോഡൽ, സെൻസറിങ്ങിനായി കണക്കാക്കുമ്പോൾ അതിജീവന ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഒരു ജനപ്രിയ സെമി-പാരാമെട്രിക് സാങ്കേതികതയാണ്. വിഷയങ്ങളുടെ അതിജീവന സമയവും അവയുടെ സഹവർത്തിത്വങ്ങളും അല്ലെങ്കിൽ വിശദീകരണ വേരിയബിളുകളും തമ്മിലുള്ള ബന്ധത്തെ ഈ മാതൃക വിലയിരുത്തുന്നു. വിവിധ ഗ്രൂപ്പുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ഒരു കോവേരിയേറ്റ് ലെവലുകൾ തമ്മിലുള്ള അപകട നിരക്കുകളുടെ അനുപാതം അളക്കുന്ന അപകട അനുപാതങ്ങൾ കണക്കാക്കാൻ ഇത് അനുവദിക്കുന്നു, അതിജീവന ഫലങ്ങളിൽ വിവിധ ഘടകങ്ങളുടെ സ്വാധീനത്തെക്കുറിച്ചുള്ള മൂല്യവത്തായ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ നൽകുന്നു.
പാരാമെട്രിക് സർവൈവൽ മോഡലുകൾ
വെയ്‌ബുൾ, എക്‌സ്‌പോണൻഷ്യൽ, ലോഗ്-നോർമൽ മോഡലുകൾ പോലുള്ള പാരാമെട്രിക് അതിജീവന മോഡലുകളും അതിജീവന ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനും സെൻസറിംഗ് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനും ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഈ മോഡലുകൾ അതിജീവന സമയത്തെക്കുറിച്ച് വിതരണ അനുമാനങ്ങൾ ഉണ്ടാക്കുകയും അനുമാനിക്കുന്ന വിതരണത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി അതിജീവന പ്രവർത്തനവും അപകട പ്രവർത്തനവും ഉൾപ്പെടെയുള്ള പാരാമീറ്ററുകൾ കണക്കാക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു ചട്ടക്കൂട് നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു. പാരാമെട്രിക് മോഡലുകൾക്ക് അതിജീവന വിതരണത്തിൻ്റെ രൂപം വ്യക്തമാക്കേണ്ടിവരുമ്പോൾ, ചില വ്യവസ്ഥകളിൽ അവയ്ക്ക് കൂടുതൽ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ കാര്യക്ഷമത നൽകാൻ കഴിയും.
യഥാർത്ഥ ലോക ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ
സെൻസറിംഗും അതിൻ്റെ അഭിസംബോധന ടെക്നിക്കുകളും ബയോസ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സ്, മെഡിക്കൽ ഗവേഷണം എന്നിവയിലെ യഥാർത്ഥ ലോക ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ അവിഭാജ്യമാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, പുതിയ ചികിത്സകളുടെ ഫലപ്രാപ്തി വിലയിരുത്തുന്ന ക്ലിനിക്കൽ ട്രയലുകളിൽ, രോഗികൾ ഉപേക്ഷിക്കുകയോ ഫോളോ-അപ്പിൽ നിന്ന് നഷ്ടപ്പെടുകയോ ചെയ്യാം, ഇത് ശരിയായ സെൻസറിംഗിലേക്ക് നയിക്കുന്നു. സെൻസറിംഗ് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിന് ഉചിതമായ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ രീതികൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിലൂടെ, രോഗികളുടെ അതിജീവന ഫലങ്ങളിൽ ചികിത്സയുടെ ഫലങ്ങളെക്കുറിച്ച് ഗവേഷകർക്ക് വിശ്വസനീയമായ നിഗമനങ്ങളിൽ എത്തിച്ചേരാനാകും. അതുപോലെ, രോഗങ്ങളുടെയോ സംഭവങ്ങളുടെയോ തുടക്കം ട്രാക്കുചെയ്യുന്ന എപ്പിഡെമിയോളജിക്കൽ പഠനങ്ങളിൽ, പഠനം ആരംഭിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് വ്യക്തികൾക്ക് താൽപ്പര്യമുണർത്തുന്ന സംഭവം അനുഭവപ്പെട്ടിരിക്കുമ്പോൾ ഇടത് സെൻസറിംഗ് ഉണ്ടാകാം, ഈ രീതിയിലുള്ള സെൻസറിംഗിനെ അഭിമുഖീകരിക്കുന്നതിന് പ്രത്യേക സമീപനങ്ങൾ ആവശ്യമാണ്.
ഉപസംഹാരം
അതിജീവന വിശകലനത്തിൽ, പ്രത്യേകിച്ച് ബയോസ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സിൻ്റെയും മെഡിക്കൽ ഗവേഷണത്തിൻ്റെയും പശ്ചാത്തലത്തിൽ സെൻസറിംഗ് ഒരു നിർണായക പരിഗണനയാണ്. വലത്, ഇടത് സെൻസറിംഗ് പോലെയുള്ള സെൻസറിംഗ് തരങ്ങൾ, കപ്ലാൻ-മെയർ എസ്റ്റിമേറ്റർ, കോക്സ് പ്രൊപ്പോർഷണൽ ഹസാർഡ്സ് മോഡൽ, പാരാമെട്രിക് അതിജീവന മാതൃകകൾ എന്നിവയുൾപ്പെടെ സെൻസറിംഗിനെ അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്നതിനുള്ള രീതികൾ മനസ്സിലാക്കേണ്ടത് സെൻസർ ചെയ്തവരുടെ സാന്നിധ്യത്തിൽ കൃത്യവും വിവരദായകവുമായ വിശകലനങ്ങൾ നടത്തുന്നതിന് അത്യാവശ്യമാണ്. ഡാറ്റ.
}}}}.