Some Practical Problems of Multivariate Survival Analysis of Epidemiological Studies

• Autorzy: Bogdan Jasiński , Ewa Kawalec , Witold Kupść
• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

In the epidemiological analysis of chronic diseases (most often cardiovascular or cancer) the main problem of interest is the estimation of the risk of death (or getting ill) related to set of characteristics called risk factors. For epidemiological studies typical features are: - large sample size (at least 1000 persons), - long follow up period for survival analysis (5 or more years), - large percentage of censored observations (patients who survive the whole time of study, more than 90%), - large number of registered risk factors. Some practical problems that concern the statistical analysis of the epidemiological data are following: - selection of the survival function model, - selection of the variables included into the model, - inclusion of interaction and/or higher order effect into the model. Some solutions of presented problems were applied to the Polish Part of Cardiovascular Diseases Prevention Program (Euro 8202). The program was conducted in 1976-1982 years with long follow up period concerning mortality till 1994 year. The program covered 8603 working men aged 40-59 years in two regions - Warsaw and South-Eastern Poland. Most of statistical analyses were performed on the basis of standard Statistical Analysis System (SAS) package. (original abstract)

Jednym z głównych celów epidemiologicznych badań nad chorobami przewlekłymi (najczęściej układu krążenia lub nowotworowymi) jest oszacowanie ryzyka zachorowania lub zgonu w zależności od zespołu cech - czynników ryzyka. Badania epidemiologiczne charakteryzują się najczęściej następującymi własnościami:
- duża liczebność próby, powyżej 1000 badanych; długi okres obserwacji badanych osób, ponad kilka lat; - wysoka frakcja (ok. 90%) osób, które przeżyły cały okres badania bez incydentu chorobowego, tzw. cenzorowanie administracyjne; - duża liczba czynników ryzyka rejestrowanych w badaniu. Analiza statystyczna badania epidemiologicznego wymaga, między innymi, rozwiązania następujących problemów: - wybór modelu funkcji oceniającej ryzyko, - selekcja badanych w modelu czynników ryzyka, - ocena wzajemnego oddziaływania (interakcji) badanych czynników i ocena nieliniowych efektów ich oddziaływania. Rozwiązanie przedstawionych zadań przeprowadzono na przykładzie analizy wyników Polskiego Programu Prewencji Chorób Układu Krążenia przeprowadzonego w latach 1976-1982, obejmującego 8603 mężczyzn zatrudnionych w zakładach pracy w dwóch regionach Polski -Warszawy i Polski Południowo-Wschodniej i rozszerzonego o obserwację postępującą w zakresie zgonu do roku 1994. (abstrakt oryginalny)

Słowa kluczowe

EN

Illness; Incidence; Risk estimating; Statistical analysis; Survival analysis; Chronic diseases

PL

Choroby; Zachorowalność; Szacowanie ryzyka; Analiza statystyczna; Analiza przeżycia; Choroby przewlekłe

• Czasopismo: Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
• Rocznik: 2002
• Tom: 162 Multivariate Statistical Analysis - Theory and Applications
• Strony: 135--145

Twórcy

autor

Bogdan Jasiński

• Jagiellonian University in Krakow, Poland

autor

Ewa Kawalec

• Jagiellonian University in Krakow, Poland

autor

Witold Kupść

• National Institute of Cardiology, Warsaw

Bibliografia

• World Health Organization European Collaborative Group: European Collaborative Trial of Multifactorial Prevention of Coronary Heart Disease. Final report on the 6-year results, "The Lancet", 1986, 869-872.
• Rywік S., Коrewіскі J., Mікоłajсzук W. et al. (1975), Methodology of Polish Prevention Trial on Cardiovascular Disease Epidemiology, (in Polish), "Przegl. Lek", 32, 510.
• SAS Technical Report P-217, SAS/STAT Software: The PHREG Procedure, Version 6 (1991). SAS Institute Inc., 6, Cary, NC.
• Green M. S., Symons M. J. (1983), A comparison of the Logistic Risk Function and the Proportional Hazards Model in Prospective Epidemiological Studies, "J. Chron. Dis.", 36, 715-724.
• Кleinbaum D. G. (1996), Survival Analysis, Springer.

Identyfikatory

DOI

11089/6730