सेंसरिंग और फॉलो-अप डेटा

सेंसरिंग समय-से-घटना डेटा की परिभाषित विशेषता है: कुछ विषयों के लिए अवलोकन के अंत तक रुचि की घटना घटित नहीं हुई है, इसलिए उनका वास्तविक घटना समय अज्ञात है और केवल उनके अंतिम दर्ज फॉलो-अप से आगे होने के लिए जाना जाता है। इस आंशिक जानकारी को सही ढंग से संभालना — बजाय अपूर्ण रूप से देखे गए विषयों को त्यागने के — ही उत्तरजीविता विश्लेषण को सामान्य सांख्यिकीय विधियों से अलग बनाता है।

Definition

सेंसरिंग एक घटना समय का अपूर्ण अवलोकन है: एक विषय को तब राइट-सेंसर किया जाता है जब वे अपने अंतिम फॉलो-अप पर घटना-मुक्त होते हैं, लेफ्ट-सेंसर तब किया जाता है जब घटना अवलोकन शुरू होने से पहले घटित हुई मानी जाती है, और इंटरवल-सेंसर तब किया जाता है जब यह केवल दो मूल्यांकन समयों के बीच होने के लिए जाना जाता है।

Scope

यह विषय सेंसरिंग (दाएं, बाएं, अंतराल) और ट्रंकेशन के प्रकारों को शामिल करता है, वे धारणाएँ जो सेंसर किए गए डेटा को उपयोग योग्य बनाती हैं — मुख्य रूप से कि सेंसरिंग गैर-सूचनात्मक है — और फॉलो-अप समय तथा फॉलो-अप में कमी की भूमिका। यह एक कार्यप्रणाली संदर्भ है और व्यक्तिगत रोगियों के नैदानिक प्रबंधन को संबोधित नहीं करता है।

Core questions

• किसी अवलोकन के सेंसर होने का क्या अर्थ है, और सेंसरिंग के मुख्य प्रकार क्या हैं?
• सेंसर किए गए विषयों को विश्लेषण से क्यों नहीं हटाया जा सकता है?
• गैर-सूचनात्मक (स्वतंत्र) सेंसरिंग की धारणा क्या है, और यह कब विफल हो सकती है?
• फॉलो-अप समय और फॉलो-अप में कमी उत्तरजीविता अनुमानों की वैधता को कैसे प्रभावित करते हैं?

Key concepts

• राइट सेंसरिंग
• लेफ्ट सेंसरिंग
• इंटरवल सेंसरिंग
• लेफ्ट ट्रंकेशन (विलंबित प्रवेश)
• प्रशासनिक सेंसरिंग
• गैर-सूचनात्मक (स्वतंत्र) सेंसरिंग
• फॉलो-अप में कमी
• जोखिम में समय और व्यक्ति-समय

Mechanisms

जब किसी विषय के लिए घटना का अवलोकन नहीं किया जाता है, तब भी उनका रिकॉर्ड उस क्षण तक जानकारी प्रदान करता है जब तक उन्हें घटना-मुक्त माना गया था; उत्तरजीविता विधियाँ इस जानकारी का उपयोग विषय को उनके सेंसरिंग समय तक जोखिम समूह में गिनकर करती हैं। मुख्य आवश्यकता गैर-सूचनात्मक सेंसरिंग है: किसी विषय के सेंसर होने का कारण घटना के उनके अंतर्निहित जोखिम से असंबंधित होना चाहिए, ताकि अवलोकन के तहत शेष लोग उन लोगों का प्रतिनिधित्व करें जिन्हें सेंसर किया गया था। जब यह विफल हो जाता है — उदाहरण के लिए, जब अधिक बीमार रोगियों को प्राथमिकता के आधार पर फॉलो-अप से बाहर कर दिया जाता है — तो उत्तरजीविता अनुमान पक्षपाती हो जाते हैं। राइट सेंसरिंग (अध्ययन के अंत में या ड्रॉपआउट पर घटना-मुक्त) चिकित्सा अनुसंधान में अब तक का सबसे सामान्य रूप है; लेफ्ट और इंटरवल सेंसरिंग तब उत्पन्न होती है जब घटना का समय केवल आंशिक रूप से ज्ञात होता है (Leung et al., 1997; Clark et al., 2003)।

Clinical relevance

किसी अध्ययन का फॉलो-अप पूर्ण था या नहीं और क्या ड्रॉपआउट का संबंध पूर्वानुमान से था, किसी भी उत्तरजीविता परिणाम का मूल्यांकन करने के लिए केंद्रीय है, क्योंकि सूचनात्मक सेंसरिंग रिपोर्ट की गई उत्तरजीविता और उपचार प्रभावों को विकृत कर सकती है। यह विषय बताता है कि वे विशेषताएँ क्यों मायने रखती हैं; यह विश्लेषणात्मक विचारों का वर्णन करता है और नैदानिक मार्गदर्शन नहीं है।

Epidemiology

सीमित फॉलो-अप वाले कोहोर्ट अध्ययनों और नैदानिक परीक्षणों में सेंसरिंग सर्वव्यापी है; फॉलो-अप में कमी वैधता के लिए एक मान्यता प्राप्त खतरा है, और अपूर्ण फॉलो-अप को महामारी विज्ञान और परीक्षण प्रकाशनों में नियमित रूप से रिपोर्ट और जांचा जाता है (Leung et al., 1997)।

Evidence & guidelines

सेंसरिंग के लिए कोई नैदानिक दिशानिर्देश नहीं हैं; संदर्भ मानक मूलभूत सांख्यिकीय कार्य और बायोस्टैटिस्टिक्स ग्रंथ हैं। कपलान और मेयर (1958) ने अपूर्ण अवलोकनों से अनुमान को तैयार किया, और क्लेन और मोएशबर्गर (2003) तथा कोलेट (2015) जैसे ग्रंथ सेंसरिंग और ट्रंकेशन को व्यवस्थित रूप से मानते हैं, जबकि परीक्षणों और कोहोर्ट्स के लिए रिपोर्टिंग मानक पूर्ण और निष्पक्ष फॉलो-अप पर जोर देते हैं।

History

अपूर्ण रूप से देखे गए जीवनकालों के उपचार की जड़ें बीमांकिक जीवन तालिकाओं में हैं, लेकिन सेंसर किए गए डेटा का औपचारिक सांख्यिकीय प्रबंधन 1958 में कपलान-मेयर अनुमानक के साथ समेकित किया गया था, जिसका शीर्षक — 'अपूर्ण अवलोकनों से गैर-पैरामीट्रिक अनुमान' — सीधे समस्या का नाम बताता है। बाद के ग्रंथों ने सेंसरिंग और ट्रंकेशन की वर्गीकरण और उन स्वतंत्रता धारणाओं को विस्तृत किया जिन पर वैध अनुमान निर्भर करता है (Klein & Moeschberger, 2003)।

Debates

सेंसरिंग कब सूचनात्मक होती है, और इसे कैसे संबोधित किया जाना चाहिए?

मानक विधियाँ मानती हैं कि सेंसरिंग घटना जोखिम से स्वतंत्र है; जब ड्रॉपआउट का संबंध पूर्वानुमान से होता है तो यह धारणा विफल हो जाती है, जिससे अनुमान पक्षपाती हो जाते हैं, और आश्रित सेंसरिंग के लिए संवेदनशीलता विश्लेषण और मॉडल पर चल रहा कार्यप्रणालीगत कार्य जारी है।

Key figures

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

Seminal works

• kaplan-meier-1958
• leung-1997

Frequently asked questions

जिन विषयों की घटना कभी नहीं देखी गई, उन्हें क्यों नहीं बाहर किया जाता?

सेंसर किए गए विषयों को बाहर करने से इस बारे में वास्तविक जानकारी नष्ट हो जाती है कि वे कितने समय तक घटना-मुक्त रहे और परिणाम उन लोगों की ओर पक्षपाती हो जाता है जिन्हें घटना हुई थी; उत्तरजीविता विधियाँ इसके बजाय सेंसर किए गए विषयों को उनके अंतिम फॉलो-अप तक जोखिम समूह में रखती हैं।

गैर-सूचनात्मक सेंसरिंग क्या है?

यह वह धारणा है कि किसी विषय के सेंसर होने का कारण घटना के उनके अंतर्निहित जोखिम से असंबंधित है, ताकि अभी भी अवलोकन के तहत रहने वाले लोग उन लोगों का उचित प्रतिनिधित्व करें जिन्हें सेंसर किया गया था; यदि यह विफल हो जाता है, तो उत्तरजीविता अनुमान पक्षपाती हो सकते हैं।