Recurrent event analysis
પુનરાવર્તિત ઘટના વિશ્લેષણ એ અસ્તિત્વના વિશ્લેષણની એક શાખા છે જે પુનરાવર્તનો થાય ત્યાં સુધી સમયનું વિશ્લેષણ કરે છે, જેમ કે લક્ષણો અથવા રોગોનું પુનરાવર્તન. આવર્તક ઘટનાઓનું ઘણીવાર સામાજિક વિજ્ઞાન અને તબીબી અભ્યાસોમાં વિશ્લેષણ કરવામાં આવે છે, ઉદાહરણ તરીકે આવર્તક ચેપ, ડિપ્રેસન અથવા કેન્સરનું પુનરાવર્તન. આવર્તક ઘટના વિશ્લેષણ ચોક્કસ પ્રશ્નોના જવાબ આપવાનો પ્રયાસ કરે છે, જેમ કેઃ ચોક્કસ સમય અંતરાલમાં સરેરાશ કેટલા પુનરાવર્તનો થાય છે? કયા પરિબળો પુનરાવર્તનના ઊંચા અથવા ઓછા જોખમ સાથે સંકળાયેલા છે? જે પ્રક્રિયાઓ સમય જતાં વારંવાર ઘટનાઓ ઉત્પન્ન કરે છે તેને પુનરાવર્તિત ઘટના પ્રક્રિયાઓ તરીકે ઓળખવામાં આવે છે, જે સમય-થી-ઘટના વિશ્લેષણમાં વિશ્લેષણ કરવામાં આવેલી પ્રક્રિયાઓથી અલગ હોય છેઃ જ્યારે સમય-થી-ઘટના વિશ્લેષણ એક જ અંતિમ ઘટનાના સમય પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે, વ્યક્તિઓ હોઈ શકે છે પુનરાવર્તિત ઘટના વિશ્લેષણમાં પ્રથમ પછી પછીની ઘટનાઓ માટે જોખમ, જ્યાં સુધી તેઓ સેન્સર ન થાય ત્યાં સુધી. પરિચય પુનરાવર્તિત ઘટના વિશ્લેષણના ઉદ્દેશોમાં નીચેનાનો સમાવેશ થાય છેઃ વ્યક્તિગત ઘટના પ્રક્રિયાઓને સમજવી અને તેનું વર્ણન કરવું પ્રક્રિયાઓની વસ્તીમાં વિવિધતાને ઓળખવી અને લાક્ષણિકતા આપવી પ્રક્રિયાઓના જૂથોની સરખામણી નિશ્ચિત સહપરિવર્તન, સારવાર અને ઘટના ઘટના સાથે સમય બદલાતા પરિબળોના સંબંધને નિર્ધારિત કરવી સૂચના અને માળખા એક પુનરાવર્તિત ઘટના પ્રક્રિયા માટે, ચાલો ઘટનાના સમયને સૂચવીએ, જ્યાં છઠ્ઠી ઘટનાનો સમય છે. સંકળાયેલ ગણતરી પ્રક્રિયા પ્રક્રિયા દ્વારા પેદા થતી ઘટનાઓની સંચિત સંખ્યાને રેકોર્ડ કરે છે; ખાસ કરીને, સમય અંતરાલમાં થતી ઘટનાઓની સંખ્યા છે. પુનરાવર્તિત ઘટનાઓ માટેના નમૂનાઓ ટૂંકા અંતરાલોમાં પુનરાવર્તનોની સંખ્યા માટે સંભાવના વિતરણને ધ્યાનમાં લઈને નિર્દિષ્ટ કરી શકાય છે, જે સમય પહેલાંની ઘટનાઓના ઇતિહાસને આપવામાં આવે છે. તીવ્રતા કાર્ય સમયે બનતી ઘટનાની તાત્કાલિક સંભાવનાનું વર્ણન કરે છે, જે પ્રક્રિયાના ઇતિહાસ પર શરતી હોય છે અને પ્રક્રિયાને ગાણિતિક રીતે વર્ણવે છે. પ્રક્રિયાના ઇતિહાસને આ રીતે વ્યાખ્યાયિત કરો, પછી તીવ્રતાને ઔપચારિક રીતે આ રીતે વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવે છે જ્યારે વ્યક્તિઓ અથવા પ્રક્રિયાઓના વિજાતીય જૂથને ધ્યાનમાં લેવામાં આવે છે, ત્યારે સામાન્ય ઘટનાની તીવ્રતાની ધારણા હવે બુદ્ધિગમ્ય નથી. તીવ્રતા કાર્યમાં નિશ્ચિત અથવા સમય-બદલાતા કોવેરિયેટ્સનો સમાવેશ કરીને વધુ સામાન્યતા પ્રાપ્ત કરી શકાય છે. પુનરાવર્તિત ઘટના માહિતીનું વર્ણન કેપલાન-મેયર વળાંકના પ્રતિરૂપ તરીકે, જેનો ઉપયોગ અંતિમ ઘટનાના સમયનું વર્ણન કરવા માટે થાય છે, પુનરાવર્તિત ઘટના માહિતીને સરેરાશ સંચિત કાર્યનો ઉપયોગ કરીને વર્ણવી શકાય છે, જે ફોલો-અપની શરૂઆતથી દરેક સમયે અભ્યાસમાં વ્યક્તિ દ્વારા અનુભવાયેલી સંચિત ઘટનાઓની સરેરાશ સંખ્યા છે. પુનરાવર્તિત ઘટના માહિતી માટે આંકડાકીય નમૂનાઓ પોઈસન મોડેલ પુનરાવર્તિત ઘટના માહિતી માટે પોઈસન મોડેલ એક લોકપ્રિય નમૂના છે, જે પુનરાવર્તિત ઘટનાઓની સંખ્યાનું નમૂના બનાવે છે. પોઈસન રીગ્રેસન ધારે છે કે પુનરાવર્તનોની સંખ્યા સમય જતાં પુનરાવર્તનના નિશ્ચિત દર સાથે પોઈસન વિતરણ ધરાવે છે. પુનરાવર્તનોની અપેક્ષિત સંખ્યાનો લઘુગણક સમજૂતી ચલોના રેખીય સંયોજન દ્વારા તૈયાર કરવામાં આવે છે. સીમાંત સાધન/દર મોડેલ સીમાંત સાધન/દર મોડેલ એક જ વિષયની તમામ પુનરાવર્તિત ઘટનાઓને એક જ ગણતરી પ્રક્રિયા તરીકે ધ્યાનમાં લે છે અને પ્રક્રિયાના ભૂતકાળના ઇતિહાસને પ્રતિબિંબિત કરવા માટે સમય-બદલાતા સહપરિવર્તનની જરૂર નથી, જે તેને વધુ લવચીક મોડેલ બનાવે છે. તેના બદલે, ગણતરી પ્રક્રિયાનો સંપૂર્ણ ઇતિહાસ પુનરાવર્તિત ઘટનાઓના સરેરાશ કાર્યને પ્રભાવિત કરી શકે છે. બહુ-રાજ્ય મોડેલ બહુ-રાજ્ય મોડેલોમાં, વ્યક્તિઓની પુનરાવર્તિત ઘટના પ્રક્રિયાઓનું વર્ણન વિવિધ રાજ્યો દ્વારા કરવામાં આવે છે. વિવિધ રાજ્યો પુનરાવર્તન સંખ્યાનું વર્ણન કરી શકે છે, અથવા વિષય પુનરાવર્તનના જોખમમાં છે કે કેમ. રાજ્યના પરિવર્તનને સંક્રમણ (અથવા ઘટના) કહેવામાં આવે છે અને તે આ માળખામાં કેન્દ્રિય છે, જે રાજ્યો વચ્ચે સંક્રમણની સંભાવનાઓ અને સંક્રમણની તીવ્રતાના અંદાજ દ્વારા સંપૂર્ણપણે વર્ગીકૃત કરવામાં આવે છે, જેને એક રાજ્યમાં પ્રગતિના તાત્કાલિક જોખમો તરીકે વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવે છે, જે બીજા રાજ્ય પર કબજો કરવા માટે શરતી હોય છે. વિસ્તૃત કોક્સ પ્રમાણસર જોખમો (પી. એચ.) મોડેલો કોક્સ પ્રમાણસર જોખમો મોડેલોના વિસ્તરણ સામાજિક વિજ્ઞાન અને તબીબી વિજ્ઞાનમાં ચલ અને પુનરાવર્તનના જોખમ વચ્ચેના જોડાણોનું મૂલ્યાંકન કરવા અથવા પુનરાવર્તિત ઘટના પરિણામોની આગાહી કરવા માટે લોકપ્રિય મોડેલો છે. પુનરાવર્તિત ઘટના ડેટાને નિયંત્રિત કરવા માટે કોક્સ પ્રમાણસર જોખમોના અભિગમ પર આધારિત સર્વાઇવલ મોડેલ્સના ઘણા વિસ્તરણની દરખાસ્ત કરવામાં આવી છે. આ મોડેલોને ચાર મોડેલ ઘટકો દ્વારા વર્ગીકૃત કરી શકાય છેઃ જોખમ અંતરાલો મૂળભૂત જોખમ સમૂહ અંદર-વિષય સહસંબંધ માટે સુધારો કોક્સ-આધારિત પુનરાવર્તિત ઘટના મોડેલોના જાણીતા ઉદાહરણો છે એન્ડરસન અને ગિલ મોડેલ, પ્રેન્ટિસ, વિલિયમ્સ અને પીટરસન મોડેલ અને વેઇ-લિન-વેઇસફેલ્ડ મોડેલ વિષયોમાં સહસંબંધિત ઘટના સમય પુનરાવર્તનનો સમય ઘણીવાર વિષયોમાં સહસંબંધિત હોય છે, કારણ કે કેટલાક વિષયો પુનરાવર્તનનો અનુભવ કરવા માટે વધુ નબળા હોઈ શકે છે. જો ડેટાની સહસંબંધિત પ્રકૃતિને અવગણવામાં આવે, તો અંદાજિત દર માટે વિશ્વાસ અંતરાલ (CI) કૃત્રિમ રીતે સંકુચિત હોઈ શકે છે, જે ખોટા હકારાત્મક પરિણામોમાં પરિણમી શકે છે. મજબૂત તફાવત પ્રતિગમન ગુણાંકના તફાવત માટે મજબૂત 'સેન્ડવિચ' અંદાજકારોનો ઉપયોગ કરવો શક્ય છે. મજબૂત ભિન્નતા અંદાજકર્તાઓ જેકનાઇફ અંદાજ પર આધારિત છે, જે વિષયોમાં સહસંબંધની ધારણા કરે છે અને મજબૂત પ્રમાણભૂત ભૂલો પ્રદાન કરે છે. નબળાઈના નમૂનાઓ નબળાઈના નમૂનાઓમાં, રિકરન્ટ ઇવેન્ટ મોડેલમાં રેન્ડમ અસરનો સમાવેશ થાય છે જે વ્યક્તિગત વધારાનું જોખમ વર્ણવે છે જેને સમાવિષ્ટ કોવેરિયેટ્સ દ્વારા સમજાવી શકાતું નથી. નબળાઈ શબ્દ વિષયોમાં પુનરાવર્તનના સમય વચ્ચે નિર્ભરતાને પ્રેરિત કરે છે. સંદર્ભો આંકડાશાસ્ત્ર