?

Log in

No account? Create an account
Previous Entry Share Next Entry
Искажение статистики выживаемости от рака из-за различий скорости роста раковых образований
ногы2
begizayacbegi
Оригинал взят у natashav в Искажение статистики выживаемости от рака из-за различий скорости роста раковых образований
Есть еще один вид искажения, который влияет на результаты исследований об эффективности скрининга или лечения рака. Этот вид искажения статистической выживаемости связан с тем, что рак это очень неоднородное заболевание.

Overdiagnosis in cancer

1. Медленно развивающийся рак менее опасен, чем быстро развивающийся.
2. Медленно развивающийся рак дольше проходит без симптомов, поэтому выходит, что его можно найти во время скрининга.
3. Быстро растущий рак быстрее проявлятся в симптомах, заставляя человека идти к врачу.  Попросту, есть меньше времени найти его во время скрининга.



341px-Length_time_bias.svg Survive cancer - выжили
 Die from cancer - умерли от рака
 Cancer found by screening - рак обнаружили во время скрининга
 Cancer not found by screening - рак не нашли во время скрининга




Исходя из этого, выходит, что на скрининге будет выявлено больше медленно развивающегося рака, создавая ощущение, что ранняя диагностика приводит к лучшему исходу заболевания, хотя на самом деле медленно развивающийся рак сам по себе менее опасен или может вообще никогда не проявиться.


На иллюстрации у 5 людей скриниг выявил изменения в клетках (синие стрелочки), которые были классифицированы как рак. Один человек из пяти умер, четыре выжило, создавая ощущение, что выживаемость от скрининга 80%. Тут не учитывается, что эти люди вообще могли никогда не проявить симптомов заболевания и умереть не от рака, или что рак сам по себе был такой медленно развиающийся, что человек бы быстрее умер естественной смертью или от других заболеваний.


Если мы посмотрим на общую статистику тех, кто проходил и не проходил скрининг, то окажется, что в группе умерло 7 человек, а выжило 5, и таким образом получается, что процент выживших всего 41.7%.

Вот еще  несколько графиков, которые показывают ту же самую идею.

afp20010201p513-f3

length-time-bias