Censure et données de suivi

La censure est la caractéristique distinctive des données de temps jusqu'à l'événement : pour certains sujets, l'événement d'intérêt ne s'est pas produit à la fin de l'observation, de sorte que leur véritable temps d'événement est inconnu et n'est connu que pour se situer au-delà de leur dernier suivi enregistré. Le traitement correct de cette information partielle — plutôt que de rejeter les sujets observés de manière incomplète — est ce qui distingue l'analyse de survie des méthodes statistiques ordinaires.

Definition

La censure est une observation incomplète d'un temps d'événement : un sujet est censuré à droite lorsqu'il est exempt d'événement lors de son dernier suivi, censuré à gauche lorsque l'événement est connu pour s'être produit avant le début de l'observation, et censuré par intervalle lorsqu'il est connu seulement pour se situer entre deux moments d'évaluation.

Scope

Ce sujet couvre les types de censure (à droite, à gauche, par intervalle) et de troncature, les hypothèses qui rendent les données censurées utilisables — principalement que la censure est non informative — ainsi que le rôle du temps de suivi et des pertes de suivi. Il s'agit d'une référence méthodologique et n'aborde pas la gestion clinique des patients individuels.

Core questions

• Que signifie la censure d'une observation, et quels en sont les principaux types ?
• Pourquoi les sujets censurés ne peuvent-ils pas être simplement supprimés de l'analyse ?
• Qu'est-ce que l'hypothèse de censure non informative (indépendante), et quand peut-elle échouer ?
• Comment le temps de suivi et les pertes de suivi affectent-ils la validité des estimations de survie ?

Key concepts

• Censure à droite
• Censure à gauche
• Censure par intervalle
• Troncature à gauche (entrée retardée)
• Censure administrative
• Censure non informative (indépendante)
• Perte de suivi
• Temps à risque et temps-personne

Mechanisms

Lorsque l'événement n'est pas observé pour un sujet, son dossier contribue néanmoins à l'information jusqu'au moment où il a été connu pour la dernière fois comme étant exempt d'événement ; les méthodes de survie utilisent cette information en incluant le sujet dans l'ensemble à risque jusqu'à son temps de censure. L'exigence clé est la censure non informative : la raison pour laquelle un sujet est censuré doit être sans rapport avec son risque sous-jacent de l'événement, de sorte que ceux qui restent sous observation représentent ceux qui ont été censurés. Lorsque cela échoue — par exemple, lorsque les patients plus malades sont préférentiellement perdus de vue — les estimations de survie deviennent biaisées. La censure à droite (absence d'événement à la fin de l'étude ou lors de l'abandon) est de loin la forme la plus courante dans la recherche médicale ; la censure à gauche et par intervalle survient lorsque le moment de l'événement n'est que partiellement connu (Leung et al., 1997 ; Clark et al., 2003).

Clinical relevance

La complétude du suivi d'une étude et la relation entre l'abandon et le pronostic sont des éléments centraux pour évaluer tout résultat de survie, car une censure informative peut fausser les effets de survie et de traitement rapportés. Ce sujet explique pourquoi ces caractéristiques sont importantes ; il décrit les considérations analytiques et ne constitue pas une directive clinique.

Epidemiology

La censure est omniprésente dans les études de cohorte et les essais cliniques avec un suivi fini ; la perte de suivi est une menace reconnue pour la validité, et un suivi incomplet est régulièrement rapporté et examiné dans les publications épidémiologiques et d'essais (Leung et al., 1997).

Evidence & guidelines

Il n'existe pas de directives cliniques concernant la censure ; les normes de référence sont les travaux statistiques fondamentaux et les manuels de biostatistique. Kaplan et Meier (1958) ont formulé l'estimation à partir d'observations incomplètes, et des ouvrages tels que Klein et Moeschberger (2003) et Collett (2015) traitent systématiquement de la censure et de la troncature, tandis que les normes de rapport pour les essais et les cohortes mettent l'accent sur un suivi complet et non biaisé.

History

Le traitement des durées de vie observées de manière incomplète trouve ses racines dans les tables de mortalité actuarielles, mais la gestion statistique formelle des données censurées a été consolidée parallèlement à l'estimateur de Kaplan-Meier en 1958, dont le titre — 'Nonparametric Estimation from Incomplete Observations' — nomme directement le problème. Des textes ultérieurs ont élaboré la taxonomie de la censure et de la troncature ainsi que les hypothèses d'indépendance dont dépend une inférence valide (Klein & Moeschberger, 2003).

Debates

Quand la censure est-elle informative, et comment doit-elle être traitée ?

Les méthodes standard supposent que la censure est indépendante du risque d'événement ; lorsque l'abandon est lié au pronostic, cette hypothèse échoue, biaisant les estimations, et des travaux méthodologiques sont en cours sur les analyses de sensibilité et les modèles pour la censure dépendante.

Key figures

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

Seminal works

• kaplan-meier-1958
• leung-1997

Frequently asked questions

Pourquoi ne pas simplement exclure les sujets dont l'événement n'a jamais été observé ?

Exclure les sujets censurés revient à ignorer des informations réelles sur la durée pendant laquelle ils sont restés exempts d'événement et biaise le résultat en faveur de ceux qui ont eu l'événement ; les méthodes de survie, au contraire, maintiennent les sujets censurés dans l'ensemble à risque jusqu'à leur dernier suivi.

Qu'est-ce que la censure non informative ?

C'est l'hypothèse selon laquelle la raison pour laquelle un sujet est censuré est sans rapport avec son risque sous-jacent de l'événement, de sorte que ceux qui sont encore sous observation représentent équitablement ceux qui ont été censurés ; si cette hypothèse échoue, les estimations de survie peuvent être biaisées.