Survalytix

Überblick

Diese App analysiert Zeit‑zu‑Ereignis‑Daten (Survival‑Analysen) aus oBDS‑XML‑Meldedateien. Sie bietet interaktive Filter, Kaplan–Meier‑Kurven, Log‑Rank‑Tests und eine Cox‑Proportional‑Hazards‑Analyse.

Datenverarbeitung auf dieser Website

Die Verarbeitung Ihrer Daten erfolgt vollständig clientseitig im Browser. Die hochgeladene XML‑Datei wird nicht an einen Server übertragen und nicht serverseitig gespeichert. Für die Navigation zwischen Seiten und den erneuten Aufbau der Plots werden die Daten ausschließlich temporär im sessionStorage Ihres Browsers gehalten und bleiben auf Ihrem Gerät.

• Keine Übertragung an externe Server, keine Persistenz außerhalb Ihres Browsers.
• Entfernung der Daten durch Schließen des Tabs/Fensters oder Leeren des Browser‑Speichers.

Filter & Bedienung

• Die linke Seitenleiste enthält Filter (z. B. Geschlecht, Altersgruppe, Staging, Kategorien).
• Die Seitenleiste lässt sich über den linken, fixierten Button jederzeit ein‑/ausklappen.
• Plots passen sich automatisch an Fenster- und Theme‑Änderungen an.

Kaplan–Meier‑Plot

Der Kaplan–Meier‑Plot stellt die geschätzte Überlebensfunktion \(S(t)\) als Treppenfunktion dar. Zensierte Beobachtungen werden als Marker gekennzeichnet. 95%-Konfidenzintervalle werden über die Greenwood‑Formel berechnet und als halbtransparente Flächen angezeigt.

• X‑Achse: Zeit (Monate), Y‑Achse: Überlebenswahrscheinlichkeit in %.
• Mehrere Gruppen können parallel verglichen werden.
• „Patients at Risk“ gibt pro Zeitpunkt die Anzahl gefährdeter Patienten an.

p‑Wert (Log‑Rank‑Test)

Der Log‑Rank‑Test prüft, ob sich die Überlebenskurven zweier oder mehrerer Gruppen statistisch signifikant unterscheiden. Der Teststatistik folgt approximativ einer \(\chi^2\)‑Verteilung (mit \(k-1\) Freiheitsgraden bei \(k\) Gruppen). Der resultierende p‑Wert quantifiziert die Evidenz gegen die Nullhypothese „keine Unterschiede zwischen den Gruppen“.

• Interpretation: Kleiner p‑Wert (z. B. < 0,05) spricht für Unterschiede der Kurven.
• Voraussetzung: Unabhängige Zensierung und vergleichbare Nachbeobachtung über Gruppen.

Cox‑Proportional‑Hazards‑Analyse

Das Cox‑PH‑Modell schätzt den Einfluss von Kovariaten (z. B. Alter, Stadium) auf die Hazard (Ereignisrate). Das Modell nimmt proportionale Hazards über die Zeit an: Das Verhältnis der Hazards (Hazard Ratio, HR) zwischen zwei Ausprägungen ist zeitkonstant.

• Ergebnisgrößen: Hazard Ratio (HR) je Kovariate mit Konfidenzintervall.
• Interpretation: HR > 1 erhöhtes Risiko, HR < 1 vermindertes Risiko, HR ≈ 1 kein Unterschied.
• Schätzung: Maximierung der partiellen Likelihood, robuste Standardfehler optional.
• Voraussetzung: Proportionalitätsannahme der Hazards sollte geprüft sein.

Datei‑Upload (oBDS‑XML)

Die App erwartet als Eingabe eine oBDS‑XML‑Meldedatei (Onkologischer Basisdatensatz). Nutzen Sie für Tests gern die bereitgestellten Beispieldateien oder eine eigene valide oBDS‑XML.

• Lokales Beispiel laden (in der App enthalten).
• Informationen und Spezifikation: Basisdatensatz (oBDS).

Nach dem Upload können Sie Filter setzen, Gruppen definieren und die Analysen (Kaplan–Meier, Log‑Rank, Cox) direkt betrachten.