Сегодня поговорим про интереснейшее распределение – анализ выживаемости Каплана-Майера. Часто бывает что величина, которую нужно исследовать, - это интервал времени между двумя событиями.

Например, это может быть:

1. Продолжительность госпитализации пациентов с определенным заболеванием,
2. Период времени между постановкой диагноза и смертью пациента,
3. Период заживления раны при использовании какого-либо лекарственного средства.

В таком случае помогает график выживаемости Каплана-Майера, который представляет собой убывающую ступенчатую линию, приближающую реальные значения функции выживаемости для этой задачи.

Важным преимуществом процедуры Каплана-Мейера, является то, что этот метод справляется с цензурированными данными, т.е. учитывается, что пациенты могут выбывать в ходе эксперимента. Наблюдаемые могут выбывать по ряду причин: смерть от другого заболевания, переезд в другой город, отказ от дальнейшего обследования, такое случается, когда требуется рассчитать трех, пяти, а иногда и десятилетнюю выживаемость.

Разберем пример внедрения нового вида лечения рака молочной железы в клиническую практику врачей.

Из приведенного графика видно, что внедрения нового вида лечения положительно влияет на выживаемость. Пунктирной линией представлена выживаемость женщин, взятых на учет с 1998 по 2000 год, сплошной линей обозначена выживаемость пациентов, поставленных на учет с 2001 по 2008 года, когда проводилось внедрение экспериментального препарата.

График выживаемости Каплана-Майера часто используемый метод распределения. Область его применения не ограничивается только лишь медициной. Процедура Каплана-Майера используется так же в экономике – оценка времени наступления дефолта, время безработицы после увольнения с работы, в машиностроении – время до того, как какая-то часть автомобиля откажет и другие.