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Bei der Analyse von medizinischen Überlebenszeitdaten tritt häufig das Problem konkurrierender Ereignisse auf. Beispielweise, wenn man bei älteren Tumorpatienten an dem Tod durch die Erkrankung interessiert ist, aber ein nicht geringer Teil dieser Patienten aufgrund anderer Ursachen, z.B. kardiovaskulärer Ursachen verstirbt. Als konkurrierendes Risiko wird ein Ereignis definiert, welches das Eintreten des primären Ereignisses von Interesse ausschließt. Die ursachenspezifische kumulative Inzidenzfunktion (cumulative incidence function, CIF), welche die Wahrscheinlichkeit bis zu einem Zeitpunkt an einer bestimmten Ursache zu versterben darstellt, wird in diesem Fall häufig verwendet.

Sollen Unterschiede in den ursachenspezifischen Ereignisraten zwischen zwei oder mehr Gruppen (z.B. Altersklassen) untersucht werden, so kann ein geeignetes univariables Cox-Modell, z.B. ein ursachenspezifisches Modell, mit der Gruppenvariable als Einflussgröße angepasst werden und dort auf einen Unterschied zwischen den Gruppen getestet werden. Zur grafischen Darstellungen eignet sich in diesem einfachen Fall die kumulative ursachenspezifische Inzidenz (CIF) in den einzelnen Gruppen.

Häufig unterscheiden sich die Gruppen hinsichtlich bekannter Confounder. Die Standardmethoden zur Analyse dieser Daten sind cause-specific Hazards oder Subdistribution-Hazards Modelle unter Verwendung der Confounder als Kovariable [1]. Hierbei kann die einfache grafische Darstellung mittels unadjustierter gruppenspezifischer CIF irreführend sein. Allerdings vereinfacht eine grafische Darstellung der Ergebnisse die Kommunikation dieser, insbesondere für Nicht-Statistiker.

Für die Schätzung von adjustierten Überlebenskurven in der klassischen Überlebensanalyse gibt es kovariatenbereinigte visuelle Darstellungen [2]. Bisher gibt es aber noch keine Erweiterung dieser Methode bei cause-specific Cox-Modellen und Fine-Gray Modellen auf die CIF beim Vorliegen von konkurrierenden Risiken.

Im Rahmen dieses Posters möchten wir eine Erweiterung der von Therneau [2] vorgeschlagenen Methode zur Adjustierung der Survival-Funktion für die Darstellung der kumulativen ursachenspezifischen Inzidenz vorstellen. Diese Methode kann sowohl auf Schätzungen aus den multivariablen Fine-Gray sowie cause-specific Hazard Modellen angewandt werden.

Die Autoren geben an, dass kein Interessenkonflikt besteht.

Die Autoren geben an, dass kein Ethikvotum erforderlich ist.