Ditulis oleh : Tim Redaksi MSD
Untuk memudahkan Sahabat mengerti analisis survival, mari kita simak satu ilustrasi yang terdapat dalam buku Analisis Survival: Dasar-Dasar Teori dan Aplikasi Program Stata berikut.
Seorang peneliti mengamati keberhasilan terapi dari dua macam obat antikanker, yaitu obat A dan obat B. Banyaknya pasien yang diamati adalah lima orang untuk masing-masing kelompok obat. Keluaran yang diteliti adalah kematian dalam waktu 10 tahun sejak mendapat pengobatan.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa kelompok obat A dan obat B menunjukkan jumlah kematian yang sama, yaitu empat orang (insiden 80%). Namun, dari pengamatan diketahui bahwa kematian lebih cepat terjadi pada kelompok obat B.
Dari ilustrasi ini, Sahabat bisa mengerti bahwa untuk membandingkan kematian pada dua kelompok obat di atas, parameter insiden tidak tepat digunakan. Parameter apa yang lebih tepat untuk digunakan? Parameter yang diperlukan adalah suatu parameter yang tidak hanya menunjukkan suatu kejadian telah terjadi atau tidak, tetapi juga menunjukkan kapan terjadinya kejadian tersebut. Pada ilustrasi di atas, insidens rate adalah parameter yang tepat digunakan untuk menggambarkan parameter kecepatan terjadinya kematian. Semoga ilustrasi di atas memudahkan Sahabat memahami analisis survival. Selanjutnya, mari kita bahas apa dan kapan analisis survival digunakan.
Apakah analisis survival?
Analisis
survival adalah
analisis data waktu-ke-kejadian / time-to-event. Data tersebut
menjelaskan lamanya waktu dari waktu asal hingga terjadi kondisi yang ingin
diteliti. Misalnya, individu dapat diikuti sejak lahir hingga timbulnya
penyakit, atau waktu kelangsungan hidup setelah diagnosis penyakit.
Dalam analisis survival, waktu saat pengamatan dimulai harus ditentukan sedemikian rupa sehingga masing-masing kelompok mulai diamati pada titik yang sama. Sebagai contoh, jika kelangsungan hidup / kesintasan (survival time) pasien dengan jenis kanker tertentu ingin diteliti, maka waktu di mana pengamatan dimulai adalah waktu kejadian jenis kanker tersebut didiagnosis.
Sama pentingnya, titik akhir (end point) atau kejadian yang diteliti dalam analisis survival harus ditentukan secara tepat, sehingga waktu tersebut terdefinisikan dengan baik. Dalam contoh di atas, kematian akibat jenis kanker yang diteliti adalah titik akhir yang tepat. Maka lamanya waktu dari waktu asal hingga titik akhir dapat dihitung.
Kapan analisis survival digunakan?
Analisis survival digunakan pada kondisi di mana faktor “kapan terjadinya sesuatu” lebih penting dari “apakah suatu kejadian terjadi atau tidak”. Dengan kata lain, analisis survival digunakan bila “waktu terjadinya suatu kejadian” penting bagi penelitian. Metode analisis survival biasanya digunakan untuk menganalisis data yang dikumpulkan secara prospektif, seperti data dari penelitian kohort prospektif atau data yang dikumpulkan untuk uji klinis.
Analisis survival memerlukan teknik khusus karena adanya kemungkinan untuk tidak mengamati kejadian yang diteliti pada beberapa subjek. Sebagai contoh, individu dapat keluar / drop put dari penelitian, atau harus menghadapi kejadian berbeda. Untuk kasus kematian akibat kanker di atas, kematian karena kecelakaan adalah contoh kejadian berbeda yang menyebabkan kejadian yang diteliti tidak dapat diamati. Kemungkinan lain adalah bahwa mungkin ada titik waktu di mana penelitian selesai dan dengan demikian bisa saja ada subjek yang belum mengalami kejadian yang diteliti. Pengamatan yang tidak lengkap ini tidak dapat diabaikan, tetapi perlu ditangani secara berbeda.
Untuk Sahabat yang tertarik untuk meneliti tentang kesintasan atau perbandingan keluaran suatu obat yang terkait dengan kecepatan, tentu analisis survival adalah hal yang penting untuk dipahami. Penjelasan lebih lanjut tentang analisis survival dapat Sahabat temukan di buku Analisis Survival: Dasar-Dasar Teori dan Aplikasi Program Stata. Buku ini dilengkapi dengan contoh aplikasi analisis survival dengan menggunakan program Stata