Kaplan-Meierと生存統計の理解

目的：このペーパーは、カプラン・マイヤーと生存統計の数学を探求し、数学が補綴治療計画にどのように関連しているかを説明し、そのようなデータの将来の提示に関するアドバイスを提供することを目的としています。 材料と方法：Kaplan-Meierおよび関連する生存統計式の数学は、100個の補綴物で構成される仮想データで調査され、毎年10年間レビューされました。障害（n = 1、2、9、または0）と検閲データ（n = 5、9、または10）の仮説的な影響を、3つの生命表と生存曲線でレビューしました。16年間定期的にレビューされた304の磁器ベニアの実際の公開データも同様に利用されました。推定累積生存（ECS）および標準誤差（SE）に障害と検閲データの数を変更することの影響は、2つのライフテーブルと生存曲線でレビューされました。 結果：ECSとSEは、2つのデータ図から計算されます。間隔で発生した障害の数と、同じ間隔でリスクのある補綴物の数です。ECSは減少し、補綴物が失敗するとSEが拡大します。これらの結果は、補綴物が研究から失われた場合にも変化する可能性があります（検閲）。ただし、障害の数は方程式の分子にあります。したがって、障害が発生しない場合、研究からの補綴物の損失はECSまたはSEを変更することはできません。これは、失敗として提示するのではなく、補綴物がフォローアップに失われた場合、計算されたECとSEに劇的に影響する可能性があります。仮説的および実際のデータを使用して、これらの概念を調査しました。 結論：イベントまでの時間までのデータを分析するための現在の手法は不完全であり、誤解を招く可能性があります。したがって、著者は、報告の透明性を向上させ、そのような業界を支援するジャーナル、および読者が累積的な生存が推定であること、すなわち現実の反映であることを念頭に置くよう努めています。

PURPOSE: This paper aims to explore the mathematics of Kaplan-Meier and survival statistics, explain how the mathematics are relevant for prosthodontic treatment planning, and provide advice for future presentation of such data. MATERIALS AND METHODS: The mathematics of the Kaplan-Meier and related survival statistic formulas were explored with hypothetical data consisting of 100 prostheses, reviewed yearly for 10 years. The hypothetical impact of failures (n = 1, 2, 9, or 0) and censored data (n = 5, 9, or 10) were reviewed across three life tables and survival curves. Actual published data of 304 porcelain veneers, reviewed regularly for 16 years, were similarly utilized. The impact of changing the number of failures and censored data on the estimated cumulative survival (ECS) and the standard error (SE) was reviewed across two life tables and survival curves. RESULTS: The ECS and SE are calculated from two data figures: the number of failures that occurred during an interval and the number of prostheses at risk during that same interval. The ECS reduces and its SE enlarges when prostheses fail. These results can also change if prostheses are lost from the study (censored). However, the number of failures is in the numerator of the equation. Therefore, if no failures occur, loss of prostheses from the study cannot change the ECS or the SE. This can dramatically affect the calculated ECS and SE if a prosthesis becomes lost to follow-up rather than presenting as a failure. The hypothetical and actual data were used to explore these concepts. CONCLUSION: Current techniques for analysis of time-to-event data are imperfect and can be misleading. It therefore behooves authors to strive to improve reporting transparency, journals to support such industry, and readers to remain mindful that the cumulative survival is an estimate, ie, a reflection of reality.