સર્વાઇવલ વિશ્લેષણ એ એક આંકડાકીય પદ્ધતિ છે જેનો ઉપયોગ રસની ઘટના ન થાય ત્યાં સુધી સમયનું વિશ્લેષણ કરવા માટે થાય છે. તેનો ઉપયોગ સામાન્ય રીતે બાયોસ્ટેટિસ્ટિક્સમાં સમય-થી-ઇવેન્ટ ડેટાનો અભ્યાસ કરવા માટે થાય છે, જેમ કે ક્લિનિકલ ટ્રાયલ્સ અને રોગચાળાના અભ્યાસમાં મૃત્યુ સુધીનો સમય, ફરીથી થવાનો અથવા પુનઃપ્રાપ્તિ સુધીનો સમય. સંશોધકો અને આંકડાશાસ્ત્રીઓ માટે ડેટામાંથી માન્ય અનુમાન કરવા માટે સર્વાઇવલ વિશ્લેષણના સિદ્ધાંતો અને ધારણાઓને સમજવી મહત્વપૂર્ણ છે.
સર્વાઇવલ એનાલિસિસના સિદ્ધાંતો
સર્વાઇવલ વિશ્લેષણ કેટલાક મુખ્ય સિદ્ધાંતો પર આધારિત છે જે તેની આંકડાકીય પદ્ધતિઓ અને અર્થઘટનને આધાર આપે છે. આ સિદ્ધાંતોમાં શામેલ છે:
- સેન્સરિંગ: સર્વાઇવલ વિશ્લેષણ સેન્સરિંગ માટે જવાબદાર છે, જ્યાં અભ્યાસના અંત સુધીમાં કેટલીક વ્યક્તિઓ માટે રસની ઘટના બની નથી. આ ફોલો-અપમાં નુકસાન અથવા અભ્યાસના અંતને કારણે હોઈ શકે છે. અસ્તિત્વના વિશ્લેષણમાં સેન્સરિંગ એ એક મહત્વપૂર્ણ વિચારણા છે અને આંકડાકીય વિશ્લેષણમાં તેને યોગ્ય રીતે સંબોધવામાં આવવી જોઈએ.
- સમય-થી-ઇવેન્ટ ડેટા: સર્વાઇવલ વિશ્લેષણનો મૂળભૂત ખ્યાલ એ સમય-થી-ઇવેન્ટ ડેટાનું વિશ્લેષણ છે. તે ઘટના બને ત્યાં સુધી સમય પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે અને સમય અને રસના સહવર્તી વચ્ચેના સંબંધની તપાસ કરે છે.
- જોખમ કાર્ય: સંકટ કાર્ય ચોક્કસ સમયે રસની ઘટનાના તાત્કાલિક દરનું વર્ણન કરે છે, જો કે તે સમય સુધી વ્યક્તિ બચી ગઈ છે. તે સર્વાઇવલ વિશ્લેષણમાં એક મૂળભૂત ખ્યાલ છે અને વિવિધ સમય બિંદુઓ પર ઘટનાનો અનુભવ કરવાના જોખમની આંતરદૃષ્ટિ પ્રદાન કરે છે.
- સર્વાઈવલ ફંક્શન: સર્વાઈવલ ફંક્શન, જે ઘણીવાર S(t) તરીકે દર્શાવવામાં આવે છે, તે સમય t કરતાં આગળ ટકી રહેવાની સંભાવના દર્શાવે છે. તે સર્વાઇવલ વિશ્લેષણમાં એક કેન્દ્રિય ખ્યાલ છે અને તેનો ઉપયોગ અલગ-અલગ સમય બિંદુઓ પર અસ્તિત્વની સંભાવનાનો અંદાજ કાઢવા માટે થાય છે.
સર્વાઇવલ એનાલિસિસની ધારણાઓ
આંકડાકીય અનુમાનોની માન્યતાની ખાતરી કરવા માટે સર્વાઇવલ વિશ્લેષણ ચોક્કસ ધારણાઓ પર આધાર રાખે છે. આ ધારણાઓમાં શામેલ છે:
- બિન-માહિતીપ્રદ સેન્સરિંગ: મુખ્ય ધારણાઓમાંની એક એ છે કે સેન્સરિંગ બિન-માહિતીપ્રદ છે, એટલે કે સેન્સર કરેલ વિષય માટે ઘટનાની ઘટના (અથવા બિન-ઘટના) એ કોઈ માહિતી આપવી જોઈએ નહીં કે ઘટના ક્યારે બની હોત જો તે ન હોત. સેન્સર કરવામાં આવ્યું છે. આ ધારણાનું ઉલ્લંઘન પક્ષપાતી પરિણામો તરફ દોરી શકે છે.
- સ્વતંત્ર સેન્સરિંગ: બીજી ધારણા સેન્સરિંગની સ્વતંત્રતા છે, જ્યાં વિવિધ વ્યક્તિઓના સેન્સરિંગ સમય એકબીજાથી સ્વતંત્ર હોવાનું માનવામાં આવે છે. અસ્તિત્વના વિશ્લેષણમાં આંકડાકીય પદ્ધતિઓની માન્યતા માટે આ ધારણા નિર્ણાયક છે.
- પ્રમાણસર જોખમો: પ્રમાણસર જોખમો ધારણા ધારણ કરે છે કે વિવિધ જૂથો અથવા કોવેરીએટ્સના જોખમ કાર્યો સમય સાથે પ્રમાણસર હોય છે. આ ધારણા કોક્સ પ્રમાણસર જોખમો મોડેલ માટે આવશ્યક છે, જે સર્વાઇવલ વિશ્લેષણમાં વ્યાપકપણે ઉપયોગમાં લેવાતી પદ્ધતિ છે. આ ધારણાનું ઉલ્લંઘન અસ્તિત્વ પર કોવેરીએટ્સની અંદાજિત અસરોની ચોકસાઈને અસર કરી શકે છે.
- સતત સમય: સર્વાઇવલ વિશ્લેષણ ધારે છે કે સમય અલગ અંતરાલોને બદલે સતત સ્કેલ પર માપવામાં આવે છે. આ ધારણા સમય અને રુચિની ઘટના વચ્ચેના સંબંધના વધુ ચોક્કસ મોડેલિંગ માટે પરવાનગી આપે છે.
બાયોસ્ટેટિસ્ટિક્સમાં અરજી
બાયોસ્ટેટિસ્ટિક્સના ક્ષેત્રમાં, જીવન ટકાવી રાખવાનું વિશ્લેષણ આરોગ્ય સંબંધિત વિવિધ પરિણામો અને ઘટનાઓના અભ્યાસમાં નિર્ણાયક ભૂમિકા ભજવે છે. તે આમાં લાગુ થાય છે:
- ક્લિનિકલ ટ્રાયલ્સ: સર્વાઇવલ વિશ્લેષણનો ઉપયોગ તબીબી સારવાર અને હસ્તક્ષેપની અસરકારકતાનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે થાય છે, જેમ કે કોઈ ચોક્કસ ઘટના, જેમ કે ફરીથી થવું, પ્રગતિ અથવા મૃત્યુ થાય ત્યાં સુધીના સમયનું વિશ્લેષણ કરીને.
- રોગચાળાના અભ્યાસો: રોગચાળાના નિષ્ણાતો અસ્તિત્વના વિશ્લેષણનો ઉપયોગ રોગોની શરૂઆત, સ્થિતિની પ્રગતિ અથવા વસ્તી-આધારિત અભ્યાસોમાં ચોક્કસ પરિણામોની ઘટના સુધીના સમયની તપાસ કરવા માટે કરે છે.
- પબ્લિક હેલ્થ રિસર્ચ: સાર્વજનિક સ્વાસ્થ્ય સંશોધનમાં સર્વાઇવલ વિશ્લેષણનો ઉપયોગ નિવારક દરમિયાનગીરીઓ અને સ્વાસ્થ્ય પ્રોત્સાહન કાર્યક્રમોના સંદર્ભમાં પુનઃપ્રાપ્તિ માટેના સમય, રોગ-મુક્ત અસ્તિત્વનો સમયગાળો અને અન્ય સંબંધિત અંતિમ બિંદુઓનું વિશ્લેષણ કરવા માટે કરવામાં આવે છે.
બાયોસ્ટેટિસ્ટિક્સ અને બાયોસ્ટેટિસ્ટિક્સ ક્ષેત્રના સંશોધકો સમય-થી-ઇવેન્ટના પરિણામોને પ્રભાવિત કરતા પરિબળોની આંતરદૃષ્ટિ મેળવવા અને ક્લિનિકલ અને જાહેર આરોગ્ય દરમિયાનગીરીઓ વિશે માહિતગાર નિર્ણયો લેવા માટે સર્વાઇવલ વિશ્લેષણનો ઉપયોગ કરે છે.