സർവൈവൽ അനാലിസിസ് എന്നത് താൽപ്പര്യമുള്ള ഒരു സംഭവം സംഭവിക്കുന്നതുവരെ സമയം വിശകലനം ചെയ്യാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ രീതിയാണ്. ക്ലിനിക്കൽ ട്രയലുകളിലും എപ്പിഡെമിയോളജിക്കൽ പഠനങ്ങളിലും മരണം, പുനരധിവാസം അല്ലെങ്കിൽ വീണ്ടെടുക്കൽ വരെയുള്ള സമയം എന്നിങ്ങനെയുള്ള സമയ-ടു-ഇവൻ്റ് ഡാറ്റ പഠിക്കാൻ ബയോസ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സിൽ ഇത് സാധാരണയായി ഉപയോഗിക്കുന്നു. അതിജീവന വിശകലനത്തിൻ്റെ തത്വങ്ങളും അനുമാനങ്ങളും മനസ്സിലാക്കുന്നത് ഗവേഷകർക്കും സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾക്കും ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് സാധുവായ അനുമാനങ്ങൾ ഉണ്ടാക്കാൻ നിർണായകമാണ്.
അതിജീവന വിശകലനത്തിൻ്റെ തത്വങ്ങൾ
അതിജീവന വിശകലനം അതിൻ്റെ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ രീതികൾക്കും വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കും അടിവരയിടുന്ന നിരവധി പ്രധാന തത്വങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്. ഈ തത്വങ്ങളിൽ ഇവ ഉൾപ്പെടുന്നു:
- സെൻസറിംഗ്: സർവൈവൽ അനാലിസിസ് സെൻസറിങ്ങിന് കാരണമാകുന്നു, പഠനത്തിൻ്റെ അവസാനത്തോടെ ചില വ്യക്തികൾക്ക് താൽപ്പര്യമുള്ള സംഭവം നടന്നിട്ടില്ല. ഇത് ഫോളോ-അപ്പിലെ നഷ്ടമോ പഠനത്തിൻ്റെ അവസാനമോ മൂലമാകാം. അതിജീവന വിശകലനത്തിൽ സെൻസറിംഗ് ഒരു പ്രധാന പരിഗണനയാണ്, സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ വിശകലനത്തിൽ ഉചിതമായി അഭിസംബോധന ചെയ്യണം.
- ടൈം-ടു-ഇവൻ്റ് ഡാറ്റ: അതിജീവന വിശകലനത്തിൻ്റെ അടിസ്ഥാന ആശയം സമയം-ടു-ഇവൻ്റ് ഡാറ്റയുടെ വിശകലനമാണ്. ഒരു ഇവൻ്റ് സംഭവിക്കുന്നത് വരെയുള്ള സമയത്തെ അത് ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുകയും താൽപ്പര്യമുള്ള സമയവും സഹവർത്തിത്വവും തമ്മിലുള്ള ബന്ധം പരിശോധിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
- ഹസാർഡ് ഫംഗ്ഷൻ: ആ സമയം വരെ വ്യക്തി അതിജീവിച്ചതിനാൽ, ഒരു പ്രത്യേക സമയത്ത് താൽപ്പര്യമുള്ള സംഭവത്തിൻ്റെ തൽക്ഷണ നിരക്കിനെ ഹസാർഡ് ഫംഗ്ഷൻ വിവരിക്കുന്നു. അതിജീവന വിശകലനത്തിലെ ഒരു അടിസ്ഥാന ആശയമാണിത്, വ്യത്യസ്ത സമയ പോയിൻ്റുകളിൽ ഇവൻ്റ് അനുഭവിക്കുന്നതിനുള്ള അപകടസാധ്യതയെക്കുറിച്ചുള്ള ഉൾക്കാഴ്ച നൽകുന്നു.
- സർവൈവൽ ഫംഗ്ഷൻ: സർവൈവൽ ഫംഗ്ഷൻ, പലപ്പോഴും എസ്(ടി) ആയി സൂചിപ്പിക്കപ്പെടുന്നു, t സമയത്തിനപ്പുറം അതിജീവിക്കാനുള്ള സാധ്യതയെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു. അതിജീവന വിശകലനത്തിലെ ഒരു കേന്ദ്ര ആശയമാണിത്, വ്യത്യസ്ത സമയ പോയിൻ്റുകളിൽ അതിജീവന സാധ്യത കണക്കാക്കാൻ ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു.
അതിജീവന വിശകലനത്തിൻ്റെ അനുമാനങ്ങൾ
സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളുടെ സാധുത ഉറപ്പാക്കാൻ അതിജീവന വിശകലനം ചില അനുമാനങ്ങളെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. ഈ അനുമാനങ്ങളിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു:
- നോൺ-ഇൻഫോർമേറ്റീവ് സെൻസറിംഗ്: സെൻസറിംഗ് വിവരദായകമല്ല എന്നതാണ് പ്രധാന അനുമാനങ്ങളിലൊന്ന്, അതായത് സെൻസർ ചെയ്ത വിഷയത്തിന് ഒരു ഇവൻ്റ് സംഭവിക്കുന്നത് (അല്ലെങ്കിൽ സംഭവിക്കാത്തത്) അല്ലായിരുന്നുവെങ്കിൽ സംഭവം എപ്പോൾ സംഭവിക്കുമെന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള ഒരു വിവരവും നൽകരുത്. സെൻസർ ചെയ്തു. ഈ അനുമാനത്തിൻ്റെ ലംഘനം പക്ഷപാതപരമായ ഫലങ്ങളിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാം.
- സ്വതന്ത്ര സെൻസറിംഗ്: മറ്റൊരു അനുമാനം സെൻസറിംഗിൻ്റെ സ്വാതന്ത്ര്യമാണ്, അവിടെ വ്യത്യസ്ത വ്യക്തികളുടെ സെൻസറിംഗ് സമയങ്ങൾ പരസ്പരം സ്വതന്ത്രമാണെന്ന് അനുമാനിക്കപ്പെടുന്നു. അതിജീവന വിശകലനത്തിലെ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ രീതികളുടെ സാധുതയ്ക്ക് ഈ അനുമാനം നിർണായകമാണ്.
- ആനുപാതിക അപകടങ്ങൾ: ആനുപാതിക അപകടങ്ങളുടെ അനുമാനം, വ്യത്യസ്ത ഗ്രൂപ്പുകളുടെയോ സഹജീവികളുടെയോ അപകട പ്രവർത്തനങ്ങൾ കാലക്രമേണ ആനുപാതികമാണെന്ന് അനുമാനിക്കുന്നു. അതിജീവന വിശകലനത്തിൽ വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്ന രീതിയായ കോക്സ് ആനുപാതിക അപകട മോഡലിന് ഈ അനുമാനം അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്. ഈ അനുമാനത്തിൻ്റെ ലംഘനം, അതിജീവനത്തിൽ കോവേറിയറ്റുകളുടെ കണക്കാക്കിയ ഫലങ്ങളുടെ കൃത്യതയെ ബാധിക്കും.
- തുടർച്ചയായ സമയം: വ്യതിരിക്തമായ ഇടവേളകളേക്കാൾ തുടർച്ചയായ സ്കെയിലിലാണ് സമയം അളക്കുന്നതെന്ന് അതിജീവന വിശകലനം അനുമാനിക്കുന്നു. ഈ അനുമാനം സമയവും താൽപ്പര്യമുള്ള സംഭവവും തമ്മിലുള്ള ബന്ധത്തിൻ്റെ കൂടുതൽ കൃത്യമായ മോഡലിംഗ് അനുവദിക്കുന്നു.
ബയോസ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സിലെ അപേക്ഷ
ബയോസ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സ് മേഖലയിൽ, ആരോഗ്യവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട വിവിധ ഫലങ്ങളും സംഭവങ്ങളും പഠിക്കുന്നതിൽ അതിജീവന വിശകലനം നിർണായക പങ്ക് വഹിക്കുന്നു. ഇത് ഇതിൽ പ്രയോഗിക്കുന്നു:
- ക്ലിനിക്കൽ ട്രയലുകൾ: പുനരധിവാസം, പുരോഗതി അല്ലെങ്കിൽ മരണം പോലുള്ള ഒരു പ്രത്യേക സംഭവത്തിൻ്റെ സംഭവം വരെ സമയം വിശകലനം ചെയ്തുകൊണ്ട് മെഡിക്കൽ ചികിത്സകളുടെയും ഇടപെടലുകളുടെയും ഫലപ്രാപ്തി വിലയിരുത്തുന്നതിന് അതിജീവന വിശകലനം ഉപയോഗിക്കുന്നു.
- എപ്പിഡെമിയോളജിക്കൽ പഠനങ്ങൾ: രോഗങ്ങളുടെ ആരംഭം, അവസ്ഥകളുടെ പുരോഗതി, അല്ലെങ്കിൽ ജനസംഖ്യാടിസ്ഥാനത്തിലുള്ള പഠനങ്ങളിൽ ചില ഫലങ്ങൾ ഉണ്ടാകുന്നത് വരെയുള്ള സമയം അന്വേഷിക്കാൻ എപ്പിഡെമിയോളജിസ്റ്റുകൾ അതിജീവന വിശകലനം ഉപയോഗിക്കുന്നു.
- പൊതുജനാരോഗ്യ ഗവേഷണം: പ്രതിരോധ ഇടപെടലുകളുടെയും ആരോഗ്യ പ്രോത്സാഹന പരിപാടികളുടെയും പശ്ചാത്തലത്തിൽ വീണ്ടെടുക്കാനുള്ള സമയം, രോഗരഹിത അതിജീവനത്തിൻ്റെ ദൈർഘ്യം, മറ്റ് പ്രസക്തമായ അന്തിമ പോയിൻ്റുകൾ എന്നിവ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനായി പൊതുജനാരോഗ്യ ഗവേഷണത്തിൽ സർവൈവൽ വിശകലനം ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ബയോസ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സ് മേഖലയിലെ ബയോസ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിഷ്യൻമാരും ഗവേഷകരും അതിജീവന വിശകലനം ഉപയോഗിക്കുന്നത് സമയാസമയത്തെ ഫലങ്ങളെ സ്വാധീനിക്കുന്ന ഘടകങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള ഉൾക്കാഴ്ച നേടുന്നതിനും ക്ലിനിക്കൽ, പൊതുജനാരോഗ്യ ഇടപെടലുകളെ കുറിച്ച് അറിവുള്ള തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിനും ഉപയോഗിക്കുന്നു.