المخاطر المتنافسة
تنشأ المخاطر المتنافسة عندما يمكن أن يواجه الفرد أحد أنواع الأحداث المتعددة الحصرية المتبادلة، ويمنع حدوث أحد هذه الأحداث أو يغير فرصة ملاحظة حدث آخر — على سبيل المثال، الوفاة بسبب آخر غير الذي هو قيد الدراسة يزيل الفرد من إمكانية حدوث ذلك الحدث. يمكن أن تؤدي طرق البقاء القياسية للأحداث الفردية إلى تضليل في هذا السياق، لذا يستخدم تحليل المخاطر المتنافسة مقدرات مصممة خصيصًا.
Definition
الخطر المتنافس هو حدث يمنع حدوثه أو يغير بشكل أساسي احتمالية الحدث ذي الأهمية الأساسية؛ يقدر تحليل المخاطر المتنافسة احتمالية كل نوع من الأحداث بمرور الوقت مع الأخذ في الاعتبار الأحداث الأخرى، وذلك بشكل رئيسي من خلال مخاطر السبب المحدد ودالة الوقوع التراكمي.
Scope
يغطي هذا الموضوع سبب المبالغة في تقدير مخاطر حدث واحد عند وجود أحداث أخرى متنافسة باستخدام تقدير كابلان-ماير الساذج، والتمييز بين مخاطر السبب المحدد ودالة الوقوع التراكمي، ومناهج الانحدار بما في ذلك نماذج كوكس الخاصة بالسبب ونموذج التوزيع الفرعي لـ فاين-جراي. هذه المادة مرجعية منهجية وليست إرشادات سريرية.
Core questions
- لماذا يؤدي التعامل مع الأحداث المتنافسة كحجب عادي إلى تحيز في تقدير احتمالية وقوع حدث؟
- كيف تختلف مخاطر السبب المحدد ودالة الوقوع التراكمي فيما تصفانه؟
- متى يجب استخدام نموذج كوكس الخاص بالسبب مقابل نموذج التوزيع الفرعي لـ فاين-جراي؟
- كيف يتم تفسير نتائج المخاطر المتنافسة والإبلاغ عنها؟
Key concepts
- أنواع الأحداث الحصرية المتبادلة
- مخاطر السبب المحدد
- دالة الوقوع التراكمي (CIF)
- مخاطر التوزيع الفرعي
- نموذج فاين-جراي
- اختبار جراي
- انتهاك الحجب المستقل
- المبالغة في التقدير بواحد ناقص كابلان-ماير
Mechanisms
عندما تُعامل الأحداث المتنافسة على أنها حجب عادي، يتم انتهاك افتراض الحجب المستقل، ويُبالغ في تقدير احتمالية الحدث محل الاهتمام بواحد ناقص تقدير كابلان-ماير لأنه يفترض ضمنيًا أن الأفراد المحجوبين لا يزال بإمكانهم التعرض لذلك الحدث. بدلاً من ذلك، تقدر دالة الوقوع التراكمي احتمالية كل حدث محدد بحلول وقت معين في العالم الحقيقي حيث تحدث الأحداث الأخرى أيضًا، وتجمع عبر أنواع الأحداث لإعطاء الاحتمالية الكلية لأي حدث. يتناول إطاران للانحدار تأثيرات المتغيرات المشتركة: نماذج كوكس الخاصة بالسبب، التي تصمم مخاطر كل حدث بين أولئك الذين لم يتعرضوا للحدث بعد وتجيب على أسئلة السببية، ونموذج فاين-جراي، الذي يصمم مخاطر التوزيع الفرعي المرتبطة مباشرة بالوقوع التراكمي وهو مناسب للتنبؤ. يستخدم اختبار جراي للمقارنة الجماعية للوقوع التراكمي (Fine & Gray, 1999; Gray, 1988; Putter et al., 2007; Austin et al., 2016).
Clinical relevance
المخاطر المتنافسة شائعة في الفئات السكانية الأكبر سنًا أو الأكثر مرضًا حيث، على سبيل المثال، تتنافس الوفاة لأسباب أخرى مع النتيجة قيد الدراسة؛ يمكن أن يؤدي تجاهلها إلى المبالغة بشكل كبير في تقدير مخاطر تلك النتيجة وتشويه المقارنات. إدراك هذا مهم لتقييم الدراسات التنبؤية؛ يصف المدخل المنهجية وليس أساسًا للقرارات السريرية الفردية.
Epidemiology
تتكرر حالات المخاطر المتنافسة في أمراض القلب والأورام وزراعة الأعضاء وطب الشيخوخة، حيث تتواجد أسباب متعددة للفشل؛ وقد عززت الدروس المنهجية في المجلات السريرية الكبرى التحليل المناسب مع تزايد الوعي (Austin et al., 2016).
Evidence & guidelines
لا توجد إرشادات سريرية لتحليل المخاطر المتنافسة بحد ذاته؛ المراجع المنهجية هي اختبار جراي للوقوع التراكمي (Gray, 1988)، ونموذج التوزيع الفرعي لـ فاين-جراي (Fine & Gray, 1999)، ودروس للمتخصصين في الإحصاء الحيوي والجمهور السريري (Putter et al., 2007; Austin et al., 2016)، ونصوص تحليل البقاء (Klein & Moeschberger, 2003).
History
تتمتع دالة الوقوع التراكمي ومخاطر السبب المحدد بجذور طويلة في العمل الاكتواري والإحصائي الحيوي حول التناقص المتعدد، ولكن الممارسة الحديثة تشكلت بواسطة اختبار جراي لعام 1988 لـ K-sample للوقوع التراكمي ونموذج مخاطر التوزيع الفرعي لـ فاين-جراي لعام 1999، اللذين وفرا معًا تقديرًا واختبارًا وانحدارًا عمليًا. وقد نقلت الدروس التعليمية في العقدين الأولين من القرن الحادي والعشرين هذه الأساليب إلى البحث السريري الروتيني (Putter et al., 2007; Austin et al., 2016).
Debates
- مخاطر السبب المحدد مقابل نموذج التوزيع الفرعي (فاين-جراي)؟
- تتناول نماذج السبب المحدد الأسئلة السببية حول معدل حدوث حدث بين المعرضين للخطر، بينما تستهدف نماذج فاين-جراي الوقوع التراكمي للتنبؤ؛ يتناقش المحللون حول أي منهما يجب الإبلاغ عنه، ويوصي الكثيرون بتقديم كليهما بدلاً من اختيار أحدهما.
Key figures
- Jason P. Fine
- Robert J. Gray
- Hein Putter
- Peter C. Austin
Related topics
Seminal works
- fine-gray-1999
- gray-1988
Frequently asked questions
- لماذا لا يمكنني ببساطة استخدام منحنى كابلان-ماير عندما تكون هناك مخاطر متنافسة؟
- إن التعامل مع الأحداث المتنافسة كحجب ينتهك افتراض الاستقلالية ويجعل تقدير واحد ناقص كابلان-ماير يبالغ في تقدير احتمالية الحدث؛ يجب استخدام دالة الوقوع التراكمي بدلاً من ذلك.
- ما الفرق بين مخاطر السبب المحدد ودالة الوقوع التراكمي؟
- مخاطر السبب المحدد هي معدل حدوث حدث معين بين الأفراد الذين لم يتعرضوا للحدث بعد وتجيب على أسئلة السببية، بينما تعطي دالة الوقوع التراكمي الاحتمالية الفعلية لذلك الحدث بحلول وقت معين في وجود الأحداث المتنافسة.