Kaplan-Meier Überlebenszeitanalyse: Voraussetzungen

Als nicht-parametrisches Verfahren ist der Kaplan-Meier-Schätzer verhältnismäßig wenig anspruchsvoll, was die grundlegenden Voraussetzungen angeht. Dennoch gibt es fünf Voraussetzungen die erfüllt sein müssen, damit wir mit der Berechnung fortfahren dürfen.

Diese Voraussetzungen beziehen sich allerdings primär auf das Studiendesign und können daher auch nicht mit SPSS statistisch überprüft werden

1. Der Status des Ereignisses sollte aus zwei sich gegenseitig ausschließenden Zuständen bestehen: „zensiert“ oder „Ereignis“. Wir gehen davon aus, dass das Ereignis so definiert ist, dass wir den Status eines Falls entweder so bewerten, dass das Ereignis eingetreten ist oder das der Fall zensiert ist – aber nicht beides.
2. Der Zeitpunkt wurde genau gemessen. Der Kaplan-Meier-Schätzer geht davon aus, dass wir den Zeitpunkt des Ereignisses bzw. der Zensierung genau gemessen haben. Sollte diese Voraussetzung nicht erfüllt sein, sollte eventuell ein anderes Verfahren verwendet werden, z.B. das aktuarielle Verfahren.
3. Gleiche Wahrscheinlichkeit für das Auftreten des Ereignisses für zensierte und nicht-zensierte Teilnehmer. Wir gehen davon aus, dass Patienten, die zensiert sind, zu jedem Zeitpunkt die gleiche Wahrscheinlichkeit haben, dass das Ereignis bei ihnen auftritt, wie diejenigen, die weiter beobachtet werden. Diese Annahme ist nicht leicht zu überprüfen. Zensierte Daten können aus einer Vielzahl an Gründen auftreten. In unserem Beispieldatensatz untersuchen wir drei Therapien für die Behandlung von Spinnenphobie: Einige unserer Probanden wollten nicht mehr an der Studie teilnehmen, andere fingen dagegen an, ihre Spinnenphobie medikamentös zu behandeln. Dadurch erfüllten Sie nicht mehr unsere Einschlusskriterien und ihre Überlebenszeiten sind zensiert. In den meisten Studien werden Studienteilnehmer aus dem ein oder andern Grund von der Untersuchung ausscheiden, aus Gründen, die nichts mit der Studienbedingung zu tun haben (z.B. keine Lust, private Probleme, Umzug). Wenn allerdings das Ausscheiden aus der Studie mit der Studienbedingung zu tun hat, hätte dies die geschätzten Überlebenswahrscheinlichkeiten nach unten hin verzerrt.
4. Gleiche Wahrscheinlichkeit für das Auftreten des Ereignisses, unabhängig davon, wann die Person in die Studie aufgenommen wurde. Je nach Studiendesign, kann es sein, dass Teilnehmer noch nach Beginn der Studie aufgenommen werden, Dies ist beispielsweise oft bei klinischen Studien der Fall, wenn die Ethikkommission eine Studie genehmigt hat, aber es schwierig ist, Patienten zu rekrutieren, welche die Aufnahmekriterien erfüllen. In einer Langzeitbeobachtungsstudie von Krebspatienten kann sich beispielsweise die Fallzusammensetzung während des Rekrutierungszeitraums ändern, oder es kann eine Verbesserung der Zusatzbehandlung geben. Diese Annahme kann beispielsweise getestet werden, indem man eine Kohorte von Patienten in früh und spät rekrutierte Patienten aufteilt und überprüft, ob ihre Überlebenskurven unterschiedlich sind (dies erfordert allerdings aber auch, dass genügend Teilnehmer in den Gruppen vorhanden sind).
5. Ähnliche Zensierung in allen Gruppen. Eine der Annahmen des Kaplan-Meier-Verfahrens und der statistischen Tests für Unterschiede zwischen den Überlebensverteilungen der Gruppen (z.B. der Log-Rank-Test) ist, dass Zensierung in allen untersuchten Gruppen ähnlich ist. Dies beinhaltet sowohl eine ähnliche „Menge“ an Zensierung pro Gruppe, als auch ein ähnliches „Muster“ der Zensierung pro Gruppe. Wenn diese Annahme nicht erfüllt ist, kann dies zu falschen Schlussfolgerungen führen (Bland & Altman, 2004).

Literaturverzeichnis

1. Bland, J. M., & Altman, D. G. (1998). Survival probabilities (the Kaplan-Meier method). BMJ (Clinical Research Ed.), 317(7172), 1572. doi:10.1136/bmj.317.7172.1572
2. Bland, J. M., & Altman, D. G. (2004). The logrank test. BMJ (Clinical Research Ed.), 328(7447), 1073. doi:10.1136/bmj.328.7447.1073
3. Jager, K. J., van Dijk, P. C., Zoccali, C., & Dekker, F. W. (2008). The analysis of survival data: The Kaplan-Meier method. Kidney International, 74(5), 560–565. doi:10.1038/ki.2008.217