Données de survie OIC-020-13-B
Données de survie OIC-020-13-B
Les données de survie sont un terme générique utilisé pour décrire le délai jusqu’à la survenue d'un évènement quel qu'il soit (décès, rechute, apparition d’une métastase… mais aussi sortie d’hôpital, extubation, guérison...). Elles reflètent donc à la fois la survenue (ou non) de l'événement et le temps de suivi du sujet, appelé durée de survie. Elles sont aussi appelées variables censurées car leur particularité est leur nature incomplète :
- Si l'événement a lieu, la durée de survie est le temps au bout duquel l'événement survient (par exemple, le délai écoulé entre l’inclusion dans l’étude et le décès).
- Quand l'événement n’est pas observé au cours du suivi, il y a censure : la durée de survie est alors égale au temps pendant lequel on a pu observer le sujet (par exemple, le temps écoulé entre l’inclusion dans l’étude et la fin de celle-ci). Si un individu est perdu de vue avant la fin de l’étude (par exemple suite à un déménagement à l’étranger), il est également considéré comme une censure. Dans ces cas, la durée de survie du sujet est le délai entre l’inclusion dans l’étude et la dernière visite de suivi du sujet. Elle n’est pas égale au délai jusqu’à survenue d’un événement car il n’a pas été observé mais elle informe sur le fait que pendant toute cette période de suivi, l'événement n’est pas survenu pour ce sujet
Des méthodologies adaptées à cette nature incomplète sont donc nécessaires pour tenir compte de cette censure de la durée de survie.
La méthode de Kaplan-Meier permet d’estimer la survie à chaque temps t (probabilité de ne pas connaître l'événement avant t) et donc de la représenter graphiquement sous la forme d’une courbe de survie comme dans la figure ci-dessous.
Une courbe de survie démarre à 1 (aucun sujet n’a encore connu l'événement au temps 0 donc la probabilité de survie au temps 0 est de 1) puis diminue au cours du temps, au fur et à mesure de la survenue de l'événement pour chacun des sujets de l’échantillon (marches d’escalier). Les traits verticaux représentent les censures, i.e. la dernière visite des individus perdus de vue. La médiane de survie, qui est le temps au bout duquel 50% des individus de l’échantillon ont connu l'événement (elle peut être inconnue si moins de 50% des individus ont connu l'événement), est souvent utilisée pour décrire la survie d’un échantillon. Dans cet exemple, elle est de 6 mois.
Le test du log-rank permet de comparer (en univarié) les courbes de survie de deux (ou plus) échantillons. Le hazard ratio est une estimation du rapport des risques instantané de survenue de l’événement au cours du temps. Il s’interprète comme un risque relatif. Sa valeur observée dans un échantillon se présente toujours accompagnée de son intervalle de confiance. Il peut être estimé dans une analyse multivariable (ajustée), le plus souvent par un modèle de régression appelé modèle de Cox.