જીવન ટકાવી રાખવાનું વિશ્લેષણ એ રસની ઘટના બને ત્યાં સુધી સમયનો અભ્યાસ કરવા માટે બાયોસ્ટેટિસ્ટિક્સનું એક નિર્ણાયક સાધન છે. સમય-થી-ઇવેન્ટ ડેટાનું પૃથ્થકરણ કરવા માટે વિવિધ પ્રકારની સર્વાઇવલ પૃથ્થકરણ તકનીકોનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે, જેમાં કેપલાન-મીયર વિશ્લેષણ, કોક્સ પ્રમાણસર જોખમી મોડેલ, પેરામેટ્રિક સર્વાઇવલ મોડલ અને વધુનો સમાવેશ થાય છે. બાયોસ્ટેટિસ્ટિક્સ અને સર્વાઇવલ એનાલિસિસમાં દરેક ટેકનિકની પોતાની શક્તિઓ અને એપ્લિકેશનો હોય છે.
કેપ્લાન-મીયર વિશ્લેષણ
કેપલાન-મીયર વિશ્લેષણ એ એક બિન-પેરામેટ્રિક પદ્ધતિ છે જેનો ઉપયોગ સમય-થી-ઇવેન્ટ ડેટા પરથી અસ્તિત્વ કાર્યનો અંદાજ કાઢવા માટે થાય છે, ખાસ કરીને જ્યારે સેન્સર્ડ અવલોકનો હોય. ક્લિનિકલ ટ્રાયલ્સ અથવા નિરીક્ષણ અભ્યાસોમાં દર્દીઓના અસ્તિત્વના અનુભવનું વિશ્લેષણ કરવા માટે તેનો વ્યાપકપણે ઉપયોગ થાય છે.
કોક્સ પ્રમાણસર જોખમો મોડલ
કોક્સ પ્રોપોર્શનલ હેઝાર્ડ્સ મોડલ સર્વાઇવલ એનાલિસિસમાં વપરાતું લોકપ્રિય સેમી-પેરામેટ્રિક રીગ્રેશન મોડલ છે. તે સમયાંતરે બનતી ઘટનાના સંકટ અથવા જોખમ પર બહુવિધ કોવેરીએટ્સની અસરના અંદાજને અનુમાનિત કરવા માટે પરવાનગી આપે છે, જ્યારે ધારીને કે કોવેરીએટ્સના વિવિધ સ્તરો માટે જોખમ દર પ્રમાણસર છે.
પેરામેટ્રિક સર્વાઇવલ મોડલ્સ
પેરામેટ્રિક સર્વાઇવલ મોડલ્સ અસ્તિત્વના સમય માટે ચોક્કસ વિતરણ ધારે છે, જેમ કે ઘાતાંકીય, વેઇબુલ અથવા લોગ-સામાન્ય વિતરણ. આ મોડેલો બિન-પેરામેટ્રિક પદ્ધતિઓનો વિકલ્પ પૂરો પાડે છે અને જ્યારે ડેટા માટે વિતરણની ધારણા સાચી હોય ત્યારે વધુ કાર્યક્ષમ અંદાજો આપી શકે છે.
ઝડપી નિષ્ફળતા સમય મોડલ્સ
એક્સિલરેટેડ ફેલ્યોર ટાઈમ (એએફટી) મોડલ્સ પેરામેટ્રિક સર્વાઈવલ મોડલ્સનો બીજો વર્ગ છે જે કોવેરીએટ્સ પર આધારિત સર્વાઈવલ સમયના પ્રવેગ અથવા ઘટાડા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે. આ મૉડલ્સ સર્વાઇવલ ડેટાના ટાઈમ સ્કેલ પર કોવેરીએટ્સની અસરની આંતરદૃષ્ટિ પ્રદાન કરે છે.
ફ્રેલ્ટી મોડલ્સ
ફ્રેલ્ટી મોડલ્સ સર્વાઈવલ ડેટામાં અવલોકન ન કરાયેલ વિજાતીયતા અથવા ક્લસ્ટરિંગને સમાવિષ્ટ કરે છે, જે પ્રમાણભૂત સર્વાઈવલ મોડલ્સ દ્વારા ગણી શકાય નહીં. આ મોડેલો મૂલ્યવાન છે જ્યારે ત્યાં માપી ન હોય તેવા અથવા અવલોકન ન કરાયેલ પરિબળો હોય જે અસ્તિત્વના પરિણામોને અસર કરી શકે છે.
સમય-આશ્રિત કોવેરીએટ્સ
સમય-આશ્રિત કોવેરીએટ્સ વિશ્લેષણમાં સમય સાથે બદલાતા ચલોના સમાવેશ માટે પરવાનગી આપે છે, જે અસ્તિત્વના પરિણામો પર તેમની અસરનું વધુ ગતિશીલ મૂલ્યાંકન સક્ષમ કરે છે. આ અભિગમ ખાસ કરીને રેખાંશ અભ્યાસમાં ઉપયોગી છે અથવા જ્યારે અભ્યાસ દરમિયાન કોવેરીએટ્સની અસર બદલાય છે.
સ્પર્ધાત્મક જોખમ વિશ્લેષણ
સ્પર્ધાત્મક જોખમોનું વિશ્લેષણ એવા સંજોગોને સંબોધિત કરે છે જ્યાં વ્યક્તિઓ બહુવિધ પરસ્પર વિશિષ્ટ ઘટનાઓનો અનુભવ કરી શકે છે, અને એક ઘટનાની ઘટના અન્યની ઘટનાને બાકાત રાખે છે. આ ટેકનિક આ સ્પર્ધાત્મક ઇવેન્ટ્સ માટે જવાબદાર છે અને વિવિધ પ્રકારના ઇવેન્ટના પરિણામોની વ્યાપક સમજ પૂરી પાડે છે.
પીસવાઇઝ ઘાતાંકીય મોડલ્સ
પીસવાઈઝ ઘાતાંકીય મોડલ્સ અનુવર્તી સમયને અલગ-અલગ અંતરાલોમાં વિભાજીત કરે છે અને દરેક અંતરાલમાં વિવિધ જોખમ દરો માટે પરવાનગી આપે છે. આ સમયાંતરે જોખમ દરોમાં થતા ફેરફારોની શોધને સક્ષમ કરે છે અને જીવન ટકાવી રાખવાના ડેટાના મોડેલિંગ માટે વધુ લવચીક અભિગમ પૂરો પાડે છે.
બાયસિયન સર્વાઇવલ એનાલિસિસ
બાયસિયન પદ્ધતિઓ અસ્તિત્વના વિશ્લેષણ માટે સંભવિત અભિગમ પ્રદાન કરે છે, જે અસ્તિત્વની સંભાવનાઓ અને મોડેલ પરિમાણોના અંદાજમાં અગાઉના જ્ઞાન, જટિલ ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓ અને અનિશ્ચિતતાઓને સામેલ કરવાની મંજૂરી આપે છે.