CHƯƠNG 8: PHÂN TÍCH SỐNG CÒN (SURVIVAL ANALYSIS)
Tổng quan chương: Trong các Chương 3-7, các phương pháp được trình bày để phân tích dữ liệu từ các nghiên cứu thuần tập đóng (closed cohort studies). Đặc điểm chính của thiết kế thuần tập đóng là tất cả các đối tượng có cùng thời gian quan sát tối đa và không có đối tượng nào trở nên không thể quan sát được. Các giả định này rất hạn chế và hiếm khi được đáp ứng trong thực tế. Chương 8 giới thiệu các phương pháp tổng quát hơn, được gọi chung là phân tích sống còn (survival analysis).
Các nội dung chính:
- 8.1. Nghiên cứu thuần tập mở và Kiểm duyệt: Giới thiệu khái niệm thuần tập mở (open cohort) - nơi các đối tượng có thời gian quan sát tối đa khác nhau, vào nhóm theo đợt (staggered entry), và khái niệm kiểm duyệt (censoring). Phân biệt kiểm duyệt có thông tin (informative) và không có thông tin (uninformative).
- 8.2. Hàm sống còn S(t) và Hàm nguy cơ h(t): Định nghĩa toán học của hàm sống còn, hàm mật độ xác suất, và hàm nguy cơ. Mối quan hệ giữa ba hàm này, đặc biệt là đồng nhất thức h(t) = f(t)/S(t). Trình bày likelihood cho dữ liệu sống còn và ví dụ về bảng sống cho phụ nữ Canada 1990-1992.
- 8.3. Tỷ số nguy cơ HR và Giả định nguy cơ tỷ lệ: Định nghĩa HR = h₁(t)/h₂(t) và giả định nguy cơ tỷ lệ (proportional hazards assumption). Giải thích rằng giả định này yêu cầu tỷ số các hàm nguy cơ là hằng số, không phải bản thân các hàm nguy cơ. Mối liên hệ S₁(t) = [S₂(t)]^HR.
- 8.4. Nguy cơ cạnh tranh: Mô hình cho phép phân tích đồng thời nhiều nguyên nhân tử vong. Định nghĩa hàm nguy cơ theo nguyên nhân (cause-specific hazard) h_k(t) và đồng nhất thức h(t) = Σh_k(t). So sánh với cách tiếp cận kiểm duyệt thông thường.
Phân tích sống còn cho phép xử lý dữ liệu theo dõi không hoàn chỉnh - một tình huống rất phổ biến trong nghiên cứu dịch tễ học lâm sàng. Các khái niệm và phương pháp được giới thiệu trong chương này là nền tảng cho các mô hình phức tạp hơn như hồi quy Cox (Chương 9).
(Nguồn: Newman SC. Biostatistical Methods in Epidemiology. Wiley, 2001. Chương 8, tr.159-170.)
