Zamana Karşı Yarış: Tıbbi Araştırmalar İçin Kaplan-Meier ve Log-Rank Testi ile Sağkalım Analizine Giriş

Onkoloji, kardiyoloji veya herhangi bir kronik hastalık araştırmasında, bir tedavinin etkinliği sadece "iyileştirdi mi, iyileştirmedi mi?" sorusuyla ölçülmez. Tedavinin, hastanın hayatta kalma süresini ne kadar uzattığı da kritik bir başarı göstergesidir. İşte bu "bir olayın gerçekleşmesine kadar geçen süreyi" analiz eden istatistik dalına Sağkalım Analizi (Survival Analysis) denir.

Neden Standart Testler (t-Testi, ANOVA) Yetersiz Kalır? Sansürlü Veri (Censored Data) Sağkalım verisini diğerlerinden ayıran en önemli özellik "sansürlü" gözlemler içermesidir. Sansürlü veri, çalışma bittiğinde ilgilendiğimiz olayın (örn: ölüm, hastalığın nüksetmesi) henüz gerçekleşmediği hastalara ait veridir. Bu hastaları analizden çıkaramayız çünkü onlar hakkında değerli bir bilgiye sahibiz: Çalışma sonuna kadar hayatta kalmışlardır. Kaplan-Meier gibi yöntemler, bu sansürlü veriyi analize doğru bir şekilde dahil etmek için tasarlanmıştır.

Kaplan-Meier Eğrisi Ne Gösterir?

Kaplan-Meier eğrisi, zaman içinde bir gruptaki bireylerin hayatta kalma olasılığını gösteren basamaklı bir grafiktir. Her bir "basamak", bir veya daha fazla hastanın incelenen olayı yaşadığı zaman noktasına karşılık gelir. Eğrinin dikliği, olayın ne kadar hızlı gerçekleştiği hakkında fikir verir.

Log-Rank Testi Ne İşe Yarar?

İki veya daha fazla grubun (örn: Tedavi A alanlar vs. Tedavi B alanlar) sağkalım eğrileri arasında istatistiksel olarak anlamlı bir fark olup olmadığını test etmek için Log-Rank testi kullanılır. Eğer Log-Rank testinin p-değeri anlamlı ise (p < 0.05), grupların sağkalım deneyimlerinin birbirinden farklı olduğu sonucuna varılır.

Klinik bir çalışmada iki farklı tedavinin sağkalım sürelerini karşılaştırıyorsanız, Kaplan-Meier eğrileri çizmek ve bu eğriler arasındaki farkı Log-Rank testi ile değerlendirmek, bulgularınızı sunmak için altın standarttır. Bu analizler, çalışmanızın klinik önemini ve etki değerini doğrudan gösterir.