Analisis kelangsungan hidup adalah metode statistik yang digunakan untuk menganalisis waktu hingga suatu peristiwa menarik terjadi. Ini biasanya digunakan dalam biostatistik untuk mempelajari data waktu-ke-peristiwa, seperti waktu sampai kematian, kambuh, atau pemulihan dalam uji klinis dan studi epidemiologi. Memahami prinsip dan asumsi analisis kelangsungan hidup sangat penting bagi peneliti dan ahli statistik untuk membuat kesimpulan yang valid dari data.
Prinsip Analisis Kelangsungan Hidup
Analisis kelangsungan hidup didasarkan pada beberapa prinsip utama yang mendasari metode dan interpretasi statistiknya. Prinsip-prinsip ini meliputi:
- Penyensoran: Analisis kelangsungan hidup memperhitungkan penyensoran, di mana peristiwa yang menarik belum terjadi pada beberapa individu pada akhir penelitian. Hal ini dapat disebabkan oleh mangkir atau berakhirnya penelitian. Sensor merupakan pertimbangan penting dalam analisis kelangsungan hidup dan harus ditangani secara tepat dalam analisis statistik.
- Data Waktu-ke-Peristiwa: Konsep dasar analisis kelangsungan hidup adalah analisis data waktu-ke-peristiwa. Ini berfokus pada waktu hingga suatu peristiwa terjadi dan menguji hubungan antara waktu dan kovariat yang diminati.
- Fungsi Bahaya: Fungsi bahaya menggambarkan tingkat kejadian seketika yang diinginkan pada waktu tertentu, mengingat individu tersebut masih bertahan hingga waktu tersebut. Ini adalah konsep mendasar dalam analisis kelangsungan hidup dan memberikan wawasan tentang risiko mengalami peristiwa pada titik waktu yang berbeda.
- Fungsi Kelangsungan Hidup: Fungsi kelangsungan hidup, sering dilambangkan sebagai S(t), mewakili kemungkinan bertahan hidup melampaui waktu t. Ini adalah konsep sentral dalam analisis kelangsungan hidup dan digunakan untuk memperkirakan kemungkinan kelangsungan hidup pada titik waktu yang berbeda.
Asumsi Analisis Kelangsungan Hidup
Analisis kelangsungan hidup bergantung pada asumsi tertentu untuk memastikan validitas kesimpulan statistik. Asumsi tersebut antara lain:
- Penyensoran Non-Informatif: Salah satu asumsi utama adalah bahwa penyensoran bersifat non-informatif, yang berarti bahwa terjadinya (atau tidak terjadinya) suatu peristiwa pada subjek yang disensor tidak boleh memberikan informasi tentang kapan peristiwa tersebut akan terjadi jika tidak terjadi. telah disensor. Pelanggaran terhadap asumsi ini dapat menyebabkan hasil yang bias.
- Penyensoran Independen: Asumsi lainnya adalah independensi penyensoran, dimana waktu penyensoran yang dilakukan oleh individu yang berbeda diasumsikan independen satu sama lain. Asumsi ini sangat penting untuk validitas metode statistik dalam analisis kelangsungan hidup.
- Bahaya Proporsional: Asumsi bahaya proporsional mendalilkan bahwa fungsi bahaya dari berbagai kelompok atau kovariat adalah proporsional seiring waktu. Asumsi ini penting untuk model bahaya proporsional Cox, sebuah metode yang banyak digunakan dalam analisis kelangsungan hidup. Pelanggaran asumsi ini dapat mempengaruhi keakuratan estimasi efek kovariat terhadap kelangsungan hidup.
- Waktu Berkelanjutan: Analisis kelangsungan hidup mengasumsikan bahwa waktu diukur pada skala kontinu, bukan interval diskrit. Asumsi ini memungkinkan pemodelan hubungan antara waktu dan peristiwa yang lebih tepat.
Penerapan dalam Biostatistik
Di bidang biostatistik, analisis kelangsungan hidup memainkan peran penting dalam mempelajari berbagai hasil dan kejadian terkait kesehatan. Ini diterapkan di:
- Uji Klinis: Analisis kelangsungan hidup digunakan untuk menilai kemanjuran perawatan dan intervensi medis dengan menganalisis waktu hingga terjadinya peristiwa tertentu, seperti kambuh, perkembangan, atau kematian.
- Studi Epidemiologi: Ahli epidemiologi menggunakan analisis kelangsungan hidup untuk menyelidiki waktu hingga timbulnya penyakit, perkembangan kondisi, atau terjadinya hasil tertentu dalam studi berbasis populasi.
- Penelitian Kesehatan Masyarakat: Analisis kelangsungan hidup digunakan dalam penelitian kesehatan masyarakat untuk menganalisis waktu pemulihan, durasi kelangsungan hidup bebas penyakit, dan titik akhir lain yang relevan dalam konteks intervensi pencegahan dan program promosi kesehatan.
Ahli biostatistik dan peneliti di bidang biostatistik menggunakan analisis kelangsungan hidup untuk mendapatkan wawasan tentang faktor-faktor yang mempengaruhi hasil waktu-ke-peristiwa dan untuk membuat keputusan mengenai intervensi klinis dan kesehatan masyarakat.