In der zweiten Folge unserer StatistikSerie hatten wir unter der Überschrift Hazard Ratio das mathematische Vorgehen bei der Analyse von Überlebenszeiten erläutert [1]. Dabei machten wir klar, dass es trotz des suggestiven Namens nicht unbedingt um Leben und Tod gehen muss; die Analyse kann auch das Auftreten eines Rezidivs oder sogar ein positives Ereignis wie die Entlassung aus dem Krankenhaus betreffen. Man spricht deshalb besser von Time-to-Event-Studien [1, 2].
Grundlage dieser spezifischen Form von Analysen sind Survival Functions, die den relativen Anteil der Überlebenden in Abhängigkeit von der Zeit angeben. Tritt das Ereignis Tod pro Jahr zum Beispiel im Durchschnitt bei 10 % der in die Studie eingeschlossenen Personen ein, so lautet die Gleichung:
Anteil der Überlebenden in % =
1 / (10 – Zeit in Jahren)
Nach 5 Jahren leben also noch
1 / (10 – 5) = 20 (%)
der ursprünglichen Studienkohorte.
Für die Illustration derartiger Zusammenhänge zwischen Zeit und Ereignis bieten sich verschiedene Arten von Graphiken an (Abb. 1), je nachdem, ob es sich um zählbare Ereignisse mit binärem Ausgang (z. B. Rezidiv ja/nein) oder um kontinuierliche Ereignisse wie etwa die Tumorgröße oder einen Biomarkerspiegel handelt.
