ZeitzuEreignisDaten

ZeitzuEreignisDaten bezeichnet Datensätze, die den Zeitpunkt bis zu einem definierten Ereignis erfassen, gemessen ab einem festgelegten Ursprung. Typische Ereignisse sind Tod, Krankheitsprogress, Geräteausfall oder Rückfall. Diese Daten dienen der Analyse der Zeit bis zum Ereignis und der Beurteilung von Faktoren, die das Ereignis beeinflussen können.

Aufbau: Für jeden Fall wird eine Zeitvariable t angegeben, die Zeit bis zum Ereignis oder bis zum Zensuszeitpunkt, sowie ein Indikator δ, der angibt, ob das Ereignis beobachtet wurde (δ=1) oder der Fall zensiert ist (δ=0). Zusätzlich können Kovariaten wie Alter, Geschlecht, Behandlung oder Biomarker enthalten sein.

Zensierung: Das häufigste Problem ist Right-Censoring, wenn das Ereignis im Beobachtungszeitraum nicht auftritt. Unterformen sind Linke Zensierung oder Intervallzensur. Theoretische Modelle gehen oft davon aus, dass Zensierung unabhängig vom Ereignis.

Analytische Ansätze: Beschreibend wird die Kaplan-Meier-Schätzung der Überlebensfunktion verwendet. Zur Inferenz dienen Log-Rank-Tests. Semiparametrische Modelle wie das Cox-Proportional-Hazards-Modell schätzen Hazard-Ratio-Effekte von Kovariaten. Parametrische Modelle (Weibull, Log-Normal) oder beschreibende Risikofunktionen gelten ebenfalls. In konkurrierenden Risikomodi werden zusätzlich andere Ereignisse berücksichtigt.

Anwendungsgebiete: Medizinische Forschung, Epidemiologie, Zuverlässigkeitsingenieurwesen. Typische Datenquellen sind Klinische Studien, Register, Gesundheitsdatenbanken oder Geräteprotokolle. Softwareumgebungen wie R (survival), Python (lifelines), SAS oder Stata unterstützen Analysen.

Datenqualität und Ethik: Genaue Definition des Ereignis- und Zeitursprungs, korrekte Zensierungskennzeichen, Umgang mit fehlenden Kovariaten sind entscheidend. Datenschutz und ethische Genehmigungen gelten besonders bei sensiblen Gesundheitsdaten.