Zensierung und Follow-up-Daten

Zensierung ist das definierende Merkmal von Zeit-bis-Ereignis-Daten: Bei einigen Probanden ist das interessierende Ereignis bis zum Ende der Beobachtung nicht eingetreten, sodass ihre wahre Ereigniszeit unbekannt ist und nur bekannt ist, dass sie über ihren letzten aufgezeichneten Follow-up hinausliegt. Die korrekte Handhabung dieser Teildaten – anstatt unvollständig beobachtete Probanden zu verwerfen – unterscheidet die Überlebenszeitanalyse von gewöhnlichen statistischen Methoden.

Definition

Zensierung ist die unvollständige Beobachtung einer Ereigniszeit: Ein Proband ist rechts-zensiert, wenn er zum Zeitpunkt seiner letzten Nachbeobachtung ereignisfrei ist; links-zensiert, wenn bekannt ist, dass das Ereignis vor Beginn der Beobachtung eingetreten ist; und intervall-zensiert, wenn nur bekannt ist, dass es zwischen zwei Beurteilungszeitpunkten liegt.

Scope

Dieses Thema behandelt die Arten der Zensierung (rechts, links, Intervall) und Truncation, die Annahmen, die zensierte Daten nutzbar machen – hauptsächlich, dass die Zensierung nicht-informativ ist – und die Rolle der Nachbeobachtungszeit und des Verlusts der Nachbeobachtung. Es handelt sich um eine methodische Referenz und behandelt nicht die klinische Behandlung einzelner Patienten.

Core questions

• Was bedeutet es, wenn eine Beobachtung zensiert ist, und welche Haupttypen der Zensierung gibt es?
• Warum können zensierte Probanden nicht einfach aus der Analyse ausgeschlossen werden?
• Was ist die Annahme der nicht-informativen (unabhängigen) Zensierung, und wann könnte sie fehlschlagen?
• Wie beeinflussen die Nachbeobachtungszeit und der Verlust der Nachbeobachtung die Validität von Überlebenszeitschätzungen?

Key concepts

• Rechtszensierung
• Links-Zensierung
• Intervallzensierung
• Links-Truncation (verzögerter Eintritt)
• Administrative Zensierung
• Nicht-informative (unabhängige) Zensierung
• Verlust der Nachbeobachtung
• Risikozeit und Personenjahre

Mechanisms

Wenn das Ereignis bei einem Probanden nicht beobachtet wird, trägt dessen Datensatz dennoch Informationen bis zu dem Zeitpunkt bei, zu dem er zuletzt als ereignisfrei bekannt war; Überlebensmethoden nutzen dies, indem sie den Probanden bis zu seiner Zensierungszeit im Risiko-Set berücksichtigen. Die zentrale Anforderung ist eine nicht-informative Zensierung: Der Grund, warum ein Proband zensiert wird, darf nicht mit seinem zugrunde liegenden Risiko für das Ereignis zusammenhängen, sodass die unter Beobachtung verbleibenden Probanden diejenigen repräsentieren, die zensiert wurden. Wenn dies fehlschlägt – zum Beispiel, wenn kränkere Patienten bevorzugt aus der Nachbeobachtung ausscheiden – werden Überlebenszeitschätzungen verzerrt. Die Rechtszensierung (ereignisfrei am Studienende oder bei Studienabbruch) ist die bei weitem häufigste Form in der medizinischen Forschung; Links- und Intervallzensierung treten auf, wenn der Zeitpunkt des Ereignisses nur teilweise bekannt ist (Leung et al., 1997; Clark et al., 2003).

Clinical relevance

Ob die Nachbeobachtung einer Studie vollständig war und ob der Studienabbruch mit der Prognose zusammenhing, ist für die Bewertung jedes Überlebenszeitergebnisses von zentraler Bedeutung, da eine informative Zensierung die berichteten Überlebens- und Behandlungseffekte verzerren kann. Dieses Thema erklärt, warum diese Merkmale wichtig sind; es beschreibt analytische Überlegungen und ist keine klinische Leitlinie.

Epidemiology

Zensierung ist in Kohortenstudien und klinischen Studien mit begrenzter Nachbeobachtungszeit allgegenwärtig; der Verlust der Nachbeobachtung ist eine anerkannte Bedrohung für die Validität, und eine unvollständige Nachbeobachtung wird in epidemiologischen und Studienpublikationen routinemäßig berichtet und kritisch geprüft (Leung et al., 1997).

Evidence & guidelines

Es gibt keine klinischen Leitlinien zur Zensierung; die Referenzstandards sind grundlegende statistische Arbeiten und biostatistische Lehrbücher. Kaplan und Meier (1958) formulierten die Schätzung aus unvollständigen Beobachtungen, und Texte wie Klein und Moeschberger (2003) sowie Collett (2015) behandeln Zensierung und Truncation systematisch, während Berichtsstandards für Studien und Kohorten eine vollständige und unvoreingenommene Nachbeobachtung betonen.

History

Die Behandlung unvollständig beobachteter Lebensdauern hat Wurzeln in aktuariellen Sterbetafeln, aber die formale statistische Behandlung zensierter Daten wurde zusammen mit dem Kaplan-Meier-Schätzer im Jahr 1958 konsolidiert, dessen Titel – „Nonparametric Estimation from Incomplete Observations“ – das Problem direkt benennt. Nachfolgende Texte erläuterten die Taxonomie der Zensierung und Truncation sowie die Unabhängigkeitsannahmen, auf denen eine gültige Inferenz beruht (Klein & Moeschberger, 2003).

Debates

Wann ist Zensierung informativ, und wie sollte damit umgegangen werden?

Standardmethoden gehen davon aus, dass die Zensierung unabhängig vom Ereignisrisiko ist; wenn der Studienabbruch mit der Prognose zusammenhängt, versagt diese Annahme, was zu verzerrten Schätzungen führt, und es gibt fortlaufende methodische Arbeiten zu Sensitivitätsanalysen und Modellen für abhängige Zensierung.

Key figures

• Edward L. Kaplan
• Paul Meier
• John P. Klein
• Melvin L. Moeschberger

Seminal works

• kaplan-meier-1958
• leung-1997

Frequently asked questions

Warum nicht einfach Probanden ausschließen, deren Ereignis nie beobachtet wurde?

Der Ausschluss zensierter Probanden verwirft reale Informationen darüber, wie lange sie ereignisfrei blieben, und verzerrt das Ergebnis zugunsten derer, die das Ereignis hatten; Überlebensmethoden behalten stattdessen zensierte Probanden bis zu ihrer letzten Nachbeobachtung im Risiko-Set.

Was ist nicht-informative Zensierung?

Es ist die Annahme, dass der Grund für die Zensierung eines Probanden nicht mit seinem zugrunde liegenden Risiko für das Ereignis zusammenhängt, sodass die noch unter Beobachtung stehenden Probanden diejenigen, die zensiert wurden, fair repräsentieren; wenn dies fehlschlägt, können Überlebenszeitschätzungen verzerrt sein.