Kaplan-Meier-Diagramm & einfache Survival-Analyse mit SPSS

Die Überlebenszeitanalyse (auch Survival-Analyse) ist ein wichtiges Verfahren der medizinischen Statistik. Wir demonstrieren Ihnen die Überlebenszeitanalyse in SPSS sowie anhand des Beispieldatensatzes colon. Dieser Datensatz enthält Überlebenszeiten von Personen nach einer Chemotherapie gegen Darmkrebs. Die Daten sind in folgender Abbildung dargestellt: 

 

 

Die Variable id ist eine Personen-ID. Die Variable zens ist der sogenannte Zensor. Der Wert 1 bedeutet bei dieser Variable, dass eine Person verstorben ist und 0 dass Sie überlebt hat. Die Variable jahre ist die Überlebenszeit, die hier in Jahren vorliegt. Sie gibt an wie lange eine Person nach der Chemotherapie überlebt hat. Bei den Personen, die nicht verstorben sind gibt die Überlebenszeit die Zeit vom Ende der Chemo bis zum letzten bekannten Follow-up an.

 

Wir erstellen nun ein Kaplan-Meier-Diagramm zur Graphischen Darstellung der Überlebenszeiten und berechnen weiterhin die mittlere und mediane Überlebenszeit mit SPSS. Hierzu gehen wir in das SPSS-Menü Analysieren -> Überleben -> Kaplan-Meier. In diesem Menü fügen wir die Variable jahre rechts in das Feld Zeit ein. In das Feld Status wird die Variable zens eingefügt.

 

Klicken Sie nun noch auf den Butten Ereignis definieren unterhalb des Feldes Status. Es öffnet sich daraufhin ein neues Menü. Hier tippen Sie in das Feld Wert(e) für eingetretenes Ereignis den Wert 1 an. Hiermit legen Sie in SPSS fest, dass der Wert 1 bei der Variable zens für den Tod der Probanden steht. Dieser Schritt ist in folgender Abbildung dargestellt:

 

 

Klicken Sie dann auf Weiter. Sie sind nun wieder im Menü Kaplan-Meier. Hier klicken Sie nun rechts auf den Button Optionen. In diesem Menü setzen Sie im Bereich Diagramme einen Haken bei Überleben. Klicken Sie dann auf Weiter und anschließend auf OK. Im SPSS-Output-Fenster erhalten Sie nun das Ergebnis der Analyse.

 

Die ersten 2 Tabellen des Outputs sind in der Regel nicht von Interesse. Betrachten Sie stattdessen die dritte Tabelle des Outputs mit der Überschrift Mittelwerte und Mediane für Überlebenszeit. In unserem Beispiel sieht diese Tabelle folgendermaßen aus:

 

 

Links im Bereich Mittelwert ist die durchschnittliche Überlebenszeit angegeben. Diese beträgt hier 7.125, d.h. dass die Probanden nach der Chemo im Durchschnitt 7.125 Jahre überleben.  Zusätzlich ist das 95%-Konfidenzintervall für den Mittelwert dargestellt, welches sich zu [6.505 ; 7.745] ergibt. Dieser Wert besagt, dass die durchschnittliche Überlebenszeit in der Gesamtpupulation mit 95%-iger Sicherheit im Bereich 6.505 Jahre bis 7.745 Jahre liegt.

 

Im rechten Bereich Median erhalten Sie das Ergebnis für den Median der Überlebenszeit. Man erkennt, dass der Median der Überlebenszeit nicht berechnet werden konnte und somit die Tabelle in diesem Bereich leer ist. Das liegt daran, dass in diesem Beispiel-Datensatz insgesamt weniger als 50% aller Personen verstorben sind. Die Berechnung der medianen Überlebenszeit mit SPSS ist somit nur möglich, wenn mindestens die Hälfte der Probanden nicht überlebt hat. 

Weiterhin finden Sie im Output das Kaplan-Meier-Diagramm. Dieses ist in folgender Abbildung dargestellt:

 

 

Die Graphik stellt das kumulierte Überleben im Zeitverlauf dar, d.h. den Anteil der Patienten, die nach einer bestimmten Zeit noch am Leben sind. Man erkennt z.B., dass nach 2 Jahren noch etwas über 80% der Probanden noch am Leben sind. Nach 8 Jahren sind noch 60% der Personen am Leben.

 

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Kommentare: 1
  • #1

    Anja Glockmann (Montag, 05 September 2022 16:29)

    Ist es möglich, die Kaplan-Meier-Kurve in SPSS zusammen mit dem 95%- Konfidenzintervall darzustellen?