zabmedvestnikЗабайкальский медицинский вестникTransbaikalian Medical Bulletin1998-6173Читинская государственная медицинская академия10.52485/19986173_2021_1_137zabmedvestnik-62Research ArticleМЕТОДОЛОГИЯ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙМЕТОДОЛОГИЯ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙАлгоритмы применения анализа выживаемости в биомедицинских исследованиях с помощью пакета программ SPSSSurvival analysis algorithms in biomedical research using SPSS software packageМудровВ. А.MudrovV. A.

672000, г. Чита, ул. Горького, 39а

39А Gorky str., Chita, 672000

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Читинская государственная медицинская академия» Министерства здравоохранения Российской ФедерацииРоссияChita State Medical AcademyRussian Federation20213007202401137147Copyright © Мудров В.А., 20242024Мудров В.А.Mudrov V.A.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.zabmedvestnik.ru/jour/article/view/62Цель исследования

Цель исследования. Предметом исследования явилось изучение основ применения анализа выживаемости, позволяющего на основании независимых переменных прогнозировать время наступления конкретного события. Темой исследования явился анализ выживаемости в биомедицинских исследованиях. Целью работы явилось описание основных алгоритмов применения анализа выживаемости в биомедицинских исследованиях с помощью пакета программ SPSS.

Материалы и методы

Материалы и методы. Проведен научный обзор основных методов анализа выживаемости в биомедицинских исследованиях. Практические основы применения анализа выживаемости для определения времени наступления конкретного события рассмотрены на примере пакета программ «IBM SPSS Statistics Version 25.0» (International Business Machines Corporation, США).

Результаты

Результаты. Определены оптимальные алгоритмы применения анализа выживаемости в биомедицинских исследованиях. Подробно описаны возможности применения анализа выживаемости в программе SPSS, даны рекомендации по интерпретации полученных результатов анализа.

Заключение

Заключение. Использование описанных алгоритмов применения анализа выживаемости позволит повысить уровень представления результатов биомедицинских исследований.

The aim of the research

The aim of the research. The subject of the research was to study the basics of using survival analysis, which allows predicting the time of the event onset on the basis of independent variables. The research’s topic was survival analysis in biomedical research. The aim of the study was to describe the main survival analysis algorithms in biomedical research using the SPSS software package.

Materials and methods

Materials and methods. The scientific review of the main methods of survival analysis in biomedical research is carried out. The practical foundations of using survival analysis to determine the time of the event occurrence are considered on the example of the IBM SPSS Statistics Version 25.0 software package (International Business Machines Corporation, USA).

Results

Results. The optimal algorithms for survival analysis application in biomedical research have been determined. The possibilities of survival analysis using in the SPSS program are described in detail, recommendations for the interpretation of the obtained analysis results are given.

Conclusion

Conclusion. The use of the described survival analysis algorithms will improve a presentation’s level of biomedical research results.

Статистический анализалгоритмвыживаемостьдожитиевремя наступления событияметод Каплана-Мейерарегрессионный анализ Коксапропорциональность рисковSPSSStatistical analysisalgorithmsurvivaltime of occurrenceKaplan-Meier methodCox regression analysisproportionality of risksSPSSReferencesБююль А., Цёфель П. SPSS: Искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей. СПб. ДиаСофтЮП. 2005.Buyul A., Cefel P. SPSS: the art of information processing. Moscow. DiaSoft. 2005. in Russian.Левин И.А., Манухин И.Б., Пономарева Ю.Н., Шуметов В.Г. Методология и практика анализа данных в медицине: монография. М. Тель-Авив. АПЛИТ. 2010.Levin I.A., Manukhin I.B., Ponomareva Yu.N., Shumetov V.G. Methodology and practice of data analysis in medicine: monograph. Moscow. Tel-Aviv. APLIT. 2010. in Russian.Реброва О.Ю. Статистический анализ медицинских данных. Применение пакета прикладных программ STATISTICA. М. МедиаСфера. 2006.Rebrova O.Yu. Statistical analysis of medical data. Application of the STATISTICA application software package. Moscow. Media Sphere. 2006. in Russian.Peacock J.L., Peacock P.J. Oxford Handbook of Medical Statistics. Oxford University Press. 2011.Peacock J.L., Peacock P.J. Oxford Handbook of Medical Statistics. Oxford University Press. 2011.Шарашова Е.Е., Холматова К.К., Горбатова М.А., Гржибовский А.М. Применение анализа выживаемости в здравоохранении с использованием статистических программ SPSS. Наука и здравоохранение. 2017. 5. 5-28.Sharashova E.E., Kholmatova K.K., Gorbatova M.A., Grjibovski A.M. Survival analysis in health sciences using SPSS software. Science &Healthcare. 2017. 5. 5-28. in Russian.Шарашова Е.Е., Холматова К.К., Горбатова М.А., Гржибовский А.М. Применение регрессии Кокса в здравоохранении с использованием пакета статистических программ SPSS. Наука и здравоохранение. 2017. 6. 5-27.Sharashova E.E., Kholmatova K.K., Gorbatova M.A., Grjibovski A.M. Cox regression in health sciences using SPSS software. Science & Healthcare. 2017. 6. 5-27. in Russian.Куликов С.М., Паровичникова Е.Н., Савченко В.Г.Анализ выживаемости или событийный анализ: типовые ошибки ретроспективного метода. Клиническая онкогематология. 2010. 3(2). 176-183.Kulikov S.M., Parovitchnikova E.N., Savchenko V.G. Survival or time-to-event analysis: common pitfalls of retrospective approach. Clinical oncohematology. 2010. 3(2). 176-183.Lang T.A., Altman D.G. Basic statistical reporting for articles published in Biomedical Journals: The “Statistical Analyses and Methods in the Published Literature” or the SAMPL Guidelines. International Journal of Nursing Studies. 2015. 52(1). 5-9. doi:10.1016/j.ijnurstu.2014.09.006.Lang T.A., Altman D.G. Basic statistical reporting for articles published in Biomedical Journals: The “Statistical Analyses and Methods in the Published Literature” or the SAMPL Guidelines. International Journal of Nursing Studies. 2015. 52(1). 5-9. doi:10.1016/j.ijnurstu.2014.09.006.Lang T.A., Altman D.G. Statistical analyses and methods in the published literature: The SAMPL guidelines. Medical Writing. 2016. 25(3). 31–36. doi: 10.18243/eon/2016.9.7.4.Lang T.A., Altman D.G. Statistical analyses and methods in the published literature: The SAMPL guidelines. Medical Writing. 2016. 25(3). 31–36. doi: 10.18243/eon/2016.9.7.4.Наследов А. IBMSPSSStatistics 20 и AMOS: профессиональный статистический анализ данных. Санкт-Петербург. Питер. 2013.Nasledov A. SPSS Statistics 20 and AMOS: professional statistical analysis of data. Saint- Petersburg. Peter. 2013. in Russian.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.