Recurrent event analysis
आवर्ती घटना विश्लेषण उत्तरजीविता विश्लेषण की एक शाखा है जो पुनरावृत्ति होने तक के समय का विश्लेषण करती है, जैसे कि लक्षणों या बीमारियों की पुनरावृत्ति। आवर्ती घटनाओं का अक्सर सामाजिक विज्ञान और चिकित्सा अध्ययनों में विश्लेषण किया जाता है, उदाहरण के लिए आवर्ती संक्रमण, अवसाद या कैंसर की पुनरावृत्ति। आवर्ती घटना विश्लेषण कुछ प्रश्नों का उत्तर देने का प्रयास करता है, जैसे किः एक निश्चित समय अंतराल के भीतर औसतन कितनी पुनरावृत्तियाँ होती हैं? पुनरावृत्ति के उच्च या निम्न जोखिम के साथ कौन से कारक जुड़े हुए हैं? समय के साथ बार-बार घटनाओं को उत्पन्न करने वाली प्रक्रियाओं को आवर्ती घटना प्रक्रियाओं के रूप में संदर्भित किया जाता है, जो समय-से-घटना विश्लेषण में विश्लेषण की गई प्रक्रियाओं से अलग होती हैंः जबकि समय-से-घटना विश्लेषण एक एकल अंतिम घटना के समय पर केंद्रित होता है, व्यक्ति हो सकते हैं आवर्ती घटना विश्लेषण में पहले के बाद बाद की घटनाओं के लिए जोखिम, जब तक कि उन्हें सेंसर नहीं किया जाता है। परिचय आवर्ती घटना विश्लेषण के उद्देश्यों में शामिल हैंः व्यक्तिगत घटना प्रक्रियाओं को समझना और उनका वर्णन करना प्रक्रियाओं की आबादी में भिन्नता की पहचान करना और उनकी विशेषताओं का वर्णन करना प्रक्रियाओं के समूहों की तुलना करना निश्चित सह-विविधताओं, उपचारों और घटना की घटना के लिए समय-परिवर्तनकारी कारकों के संबंध का निर्धारण करना संकेतन और संरचनाएँ एक बार-बार होने वाली घटना प्रक्रिया के लिए, आइए घटना के समय को दर्शाते हैं, जहाँ घटना का समय है। संबंधित गणना प्रक्रिया प्रक्रिया द्वारा उत्पन्न घटनाओं की संचयी संख्या को दर्ज करती है; विशेष रूप से, समय अंतराल पर होने वाली घटनाओं की संख्या है। समय से पहले घटना की घटना के इतिहास को देखते हुए, कम अंतराल में पुनरावृत्तियों की संख्या के लिए प्रायिकता वितरण पर विचार करके आवर्ती घटनाओं के लिए मॉडल निर्दिष्ट किए जा सकते हैं। तीव्रता फलन समय पर घटित होने वाली घटना की तात्कालिक संभावना का वर्णन करता है, प्रक्रिया के इतिहास पर सशर्त, और गणितीय रूप से प्रक्रिया का वर्णन करता है। प्रक्रिया के इतिहास को परिभाषित करें, फिर तीव्रता को औपचारिक रूप से परिभाषित किया जाता है जब व्यक्तियों या प्रक्रियाओं के एक विषम समूह पर विचार किया जाता है, तो एक सामान्य घटना की तीव्रता की धारणा अब प्रशंसनीय नहीं है। तीव्रता फलन में निश्चित या समय-परिवर्तनशील सहपरिवर्तकों को शामिल करके अधिक व्यापकता प्राप्त की जा सकती है। आवर्ती घटना डेटा का विवरण कप्लान-मेयर वक्र के एक समकक्ष के रूप में, जिसका उपयोग एक अंतिम घटना के समय का वर्णन करने के लिए किया जाता है, आवर्ती घटना डेटा को औसत संचयी कार्य का उपयोग करके वर्णित किया जा सकता है, जो कि अध्ययन में एक व्यक्ति द्वारा अनुभव की गई संचयी घटनाओं की औसत संख्या है। आवर्ती घटना डेटा के लिए सांख्यिकीय मॉडल पॉइसन मॉडल आवर्ती घटना डेटा के लिए एक लोकप्रिय मॉडल है, जो पुनरावृत्तियों की संख्या को मॉडल करता है। पॉइसन प्रतिगमन यह मानता है कि पुनरावृत्तियों की संख्या में समय के साथ पुनरावृत्ति की एक निश्चित दर के साथ पॉइसन वितरण होता है। पुनरावृत्तियों की अपेक्षित संख्या का लघुगणक व्याख्यात्मक चरों के एक रैखिक संयोजन द्वारा मॉडल किया जाता है। सीमांत साधन/दर मॉडल सीमांत साधन/दर मॉडल एक ही विषय की सभी आवर्ती घटनाओं को एक ही गणना प्रक्रिया के रूप में मानता है और प्रक्रिया के पिछले इतिहास को प्रतिबिंबित करने के लिए समय-भिन्न सह-भिन्नताओं की आवश्यकता नहीं होती है, जो इसे एक अधिक लचीला मॉडल बनाता है। इसके बजाय, गिनती प्रक्रिया का पूरा इतिहास आवर्ती घटनाओं के औसत कार्य को प्रभावित कर सकता है। बहु-राज्य मॉडल बहु-राज्य मॉडल में, व्यक्तियों की आवर्ती घटना प्रक्रियाओं को विभिन्न राज्यों द्वारा वर्णित किया जाता है। विभिन्न अवस्थाएँ पुनरावृत्ति संख्या का वर्णन कर सकती हैं, या क्या विषय पुनरावृत्ति के जोखिम में है। राज्य के परिवर्तन को संक्रमण (या एक घटना) कहा जाता है और यह इस ढांचे में केंद्रीय है, जो राज्यों और संक्रमण की तीव्रता के बीच संक्रमण संभावनाओं के अनुमान के माध्यम से पूरी तरह से चिह्नित किया जाता है, जिन्हें एक राज्य में प्रगति के तात्कालिक खतरों के रूप में परिभाषित किया जाता है, जो दूसरे राज्य पर कब्जा करने पर सशर्त होता है। विस्तारित कॉक्स आनुपातिक खतरे (पी. एच.) मॉडल कॉक्स आनुपातिक खतरे के मॉडल के विस्तार सामाजिक विज्ञान और चिकित्सा विज्ञान में चर और पुनरावृत्ति के जोखिम के बीच संबंधों का आकलन करने या आवर्ती घटना परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए लोकप्रिय मॉडल हैं। कॉक्स आनुपातिक खतरे के दृष्टिकोण के आधार पर उत्तरजीविता मॉडल के कई विस्तारों को आवर्ती घटना डेटा को संभालने के लिए प्रस्तावित किया गया है। इन मॉडलों को चार मॉडल घटकों द्वारा चिह्नित किया जा सकता हैः जोखिम अंतराल बेसलाइन जोखिम सेट सुधार विषय के भीतर सहसंबंध के लिए कॉक्स-आधारित आवर्ती घटना मॉडल के प्रसिद्ध उदाहरण हैं एंडरसन और गिल मॉडल, प्रेंटिस, विलियम्स और पीटरसन मॉडल और वेई-लिन-वीसफेल्ड मॉडल विषयों के भीतर सहसंबद्ध घटना समय पुनरावृत्ति का समय अक्सर विषयों के भीतर सहसंबद्ध होता है, क्योंकि कुछ विषय पुनरावृत्ति का अनुभव करने के लिए अधिक कमजोर हो सकते हैं। यदि डेटा की सहसंबद्ध प्रकृति को नजरअंदाज कर दिया जाता है, तो अनुमानित दरों के लिए विश्वास अंतराल (सी. आई.) कृत्रिम रूप से संकीर्ण हो सकते हैं, जिसके परिणामस्वरूप गलत सकारात्मक परिणाम हो सकते हैं। प्रबल प्रसरण प्रतिगमन गुणांक के प्रसरण के लिए प्रबल 'सैंडविच' अनुमानकों का उपयोग करना संभव है। मजबूत विचरण अनुमानक एक जैकनाइफ अनुमान पर आधारित होते हैं, जो विषयों के भीतर सहसंबंध का अनुमान लगाता है और मजबूत मानक त्रुटियां प्रदान करता है। दुर्बलता मॉडल दुर्बलता मॉडल में, आवर्ती घटना मॉडल में एक यादृच्छिक प्रभाव शामिल किया जाता है जो व्यक्तिगत अतिरिक्त जोखिम का वर्णन करता है जिसे शामिल कोवेरियेट्स द्वारा समझाया नहीं जा सकता है। दुर्बलता शब्द विषयों के भीतर पुनरावृत्ति समय के बीच निर्भरता को प्रेरित करता है। संदर्भ सांख्यिकी