6. De analyse van overlevingsdata (survivaldata)

Overlevingsdata wordt gekenmerkt door een dichotome uitkomst (het event) en de tijd waarop het event plaatsvindt. Om overlevingsdata te beschrijven worden Kaplan-Meier overlevingscurves gebruikt, terwijl de log-rank toets kan worden gebruikt om overlevingscurves met elkaar te vergelijken. Cox regressieanalyse is geschikt om effectschattingen te krijgen en is vergelijkbaar met lineaire en logistische regressieanalyse, op een manier dat de regressiecoëfficiënten dezelfde interpretatie hebben. Alleen de uitkomst is anders, namelijk de natuurlijke logaritme van de hazardfunctie. Daarom kan de regressiecoëfficiënt van een onafhankelijke variabele worden omgezet in een hazard ratio, oftewel een relatief risico gemiddeld over de tijd. Omdat de effectschatting gemiddeld over de tijd is, is dit alleen een goede effectschatting als de hazards proportioneel zijn. In dit hoofdstuk worden verder de controle van de lineariteit van de relatie met een continue onafhankelijke variabele en confounding en effectmodificatie besproken. Bij Cox regressieanalyse gaat dit op precies dezelfde manier als bij lineaire en logistische regressieanalyse.