Kaplan meier versus Student

Bonjour et par avance merci pour votre aide .
Ma question est sans doute triviale mais le ridicule ne tue pas .
J'écris actuellement une thèse de chirurgie.

L'un des objectif est de définir les facteurs prédictifs de mauvaise évolution fonctionnelle a long terme après chirurgie .
J'ai donc deux groupes : évolution favorable ou défavorable.

En étudiant une variable quantitative (ex: pertes sanguines lors de la chirurgie en millilitres) :
Lorsque je fais un student pour comparer les moyennes des pertes sanguines entre les 2 groupes - Le test est significatif p = 0,002

Lorsque je fais un kaplan meier avec un log rank test en définissant deux groupes (supérieur ou inférieur a la médiane des pertes sanguines en ml) , le résultat n'est plus significatif p= 0,053

Quel résultat choisir ?
Je précise que je dispose de la durée du suivi en mois qui est différente pour chaque malade

MERCI

bonjour,

ces deux tests ne répodent pas à la même question. Donc quel est l'hypothèse à laquelle tu cherches à répondre ?

nik

bonjour,

Des malades sont opérés d'une intervention X . Au cours de l'intervention plusieurs variables sont colligées (durée opératoire, pertes sanguines ...)
Il sont ensuite suivi périodiquement.
Certains évoluent vers une Défaillance cardiaque , d'autre non .

On dispose donc , pour chaque malade , des variables intraopératoires , de la durée du suivi , et de l'évolution ou non vers la défaillance cardiaque.

l'hypothèse est la suivante :
Le volume des pertes sanguines au moment de l'intervention est statistiquement lié a une évolution a long terme vers la défaillance cardiaque .

avec un student sur les moyennes des pertes sanguines en ml : p= 0,002

avec une analyse selon kaplan meier :
- Je calcule la médiane des pertes sanguines .
- Je sépare les malades en 2 groupes (sup ou inf à la médiane)
- Je réalise l'analyse selon KM avec en abscisse la durée du suivi en mois
- p=0,053 .

Je sais pas si tout cela est compréhensible
D'avance merci

Bonjour Drbiz.

Ton problème vient en partie de ce que tu appelles "significatif" et peut-être d'une sacralisation du fameux 5%.
Au seuil de risque 0,1%, aucun de tes tests n'est significatif. Au seuil de risque 6%, les deux le sont !

Autre chose : la séparation par la médiane n'est peut-être pas la bonne séparation. En particulier, si la plupart des opérations se font avec peu de pertes (ou au contraire, avec beaucoup de pertes), la médiane n'a pas de caractère différenciateur : Tous ceux qui sont aux alentours de la médiane ont à peu près les mêmes pertes. or on les place (et ils sont nombreux) dans des groupes opposés.

Je n'ai pas les données sous les yeux, donc je ne vois que ces deux problèmes éventuels, mais tu aurais intérêt à analyser les données avec un peu de statistiques descriptives, entre autres des représentations.

Cordialement.

Bonjour,

C'est normal que tu ne trouves pas la même chose pour plusieurs raisons : tes deux analyses ne répondent pas à la même question, et si les sujets n'ont pas la même durée de suivi, ça joue aussi.

Ton test de Student répond à la question : "les volumes de pertes sanguines sont-ils identiques entre les personnes ayant eu des défaillances cardiaques et celles qui n'en ont pas eues".

Alors que le log rank répond à la question : "le risque de défaillance cardiaque est-il associé au volume de pertes sanguines"

Tout cela mis à part, si tes patients ont des temps de suivi différents, il faut utiliser des modèles de survie. Soit, comme tu l'as fait tu peux binariser ta variable "pertes sanguines" et faire un log-rank (mais la binarisation induit une perte d'information), soit tu peux faire un modèle d.e Cox avec le volume de pertes sanguines en variable explicative.

En résumé : le Student n'est pas approprié car il ne tient pas compte des délais de suivis et de la censure. Ensuite, il y a le choix entre ton log-rank (simple mais avec perte d'information) ou un modèle de Cox, à toi de voir!

Ayana

Merci de vos réponses .
J'avait deja fait un modèle de cox ds le quel le volume de perte sg est significativement lié a la défaillance cardiaque p=0,03

1/ Comment puis je binariser autrement que par la médiane sachant que N Valide
Moyenne Médiane Ecart-type Minimum Maximum
n=206 moy=625,75 méd=375,00 écart type =727,232 min=0 moy=4800

2/ Autre question de débutant , ou trouver le Hazard ration dans le modèle de cox avec SPSS ( méthode ascendante pas a pas) ? c l'EXP(B) ?

Pourquoi le modèle de Cox ne te suffit-il pas? Une règle d'or en stats est de ne jamais faire plusieurs analyses d'une même variable codée différemment. Sachant que ta p-value à la limite de la significativité tient seulement de la perte d'info après binarisation...

Pour la binarisation :
-soit il existe un seuil dans la littérature permettant de distinguer les pertes importantes de celles qui ne le sont pas
- soit la binarisation à la médiane est celle qui est la plus satisfaisante, même si pas idéale dans les cas décrits par gg

Je ne connais pas SPSS mais dans les autres logiciels, le HR est exp(beta) où beta est le coefficient de régression

Ayana

Ok merci bcp

j abuse une dernière fois de ta gentillesse ...
j'ai trouvé les HR ( exp(b) )... qui sont "proportionnels" a la force du lien statistique entre mes variables et la survenue de l'évènement défaillance cardiaque.

Sauf que la variable qui est censée être le plus liée a la survenue de l'événement a un hr très bas à 0,178 (p=0,0001) IC = 0,07-0,48 comment interpréter ce résultat ?

merci par avance

Quand il n'y a pas de relation, le HR est proche de 1. En fonction du sens de l'association il peut s'éloigner ou se rapprocher de 1. au dessus de 1 cela signifie que le risque de survenue de défaillance augmente significativement dans ton groupe par rapport au groupe de référence pour une unité de temps, et en dessous de 1, c'est que ce risque diminue!

AHHHH OK j'ai compris .
Dans la mesure ou le "sens de l'association" importe peu pour moi dans l'analyse , si je veut simplifier les données pour le lecteur :
- il me suffit de prendre 1/HR lorsque HR est < 1 ( dans mon exemple ça ferait 1/0,178 soit HR=5,61) ?
- ou bien dois je recoder mes variables ( remplacer 0 par 1 et 1 par 0 ) pour inverser l'ordre .