El medidor Kaplan-Meier es tal vez la mejor opción que se puede utilizar para cuantificar la división de los sujetos que viven durante una medida específica de tiempo después del tratamiento. En los preliminares clínicos o en los preliminares de la red, el impacto de la intercesión se estudia estimando el número de sujetos que perduran o se salvan después de esa mediación durante algún tiempo. El tiempo que comienza desde un punto caracterizado hasta el acontecimiento de una ocasión determinada, por ejemplo, la muerte, se denomina tiempo de resistencia y el examen de la recopilación de información como investigación de resistencia. En esto pueden influir los sujetos examinados que no cooperan y no se quedarían en la investigación o cuando una parte de los sujetos puede no encontrar la ocasión o pasar antes de que termine la investigación, a pesar de que se hubieran encontrado o hubieran dado una patada al cubo si la percepción procediera, o pusiéramos alguna distancia entre ellos a mitad de la investigación. Marcamos estas circunstancias como percepciones controladas

La curva de resistencia de Kaplan-Meier se caracteriza por la probabilidad de vencer en un determinado lapso de tiempo mientras se considera el tiempo en numerosos pequeños intervalos[3]. De entrada, esperamos que cuando los pacientes que son editados tengan perspectivas de resistencia similares a las de los individuos que siguen siendo perseguidos. También aceptamos que las probabilidades de resistencia son equivalentes para los sujetos reclutados al principio y al final de la investigación. En tercer lugar, aceptamos que la ocasión se produce en el momento determinado. Esto hace que en ciertas condiciones se plantee el problema de cuándo se identificaría la ocasión en una evaluación consuetudinaria. Todo lo que sabemos es que la ocasión ocurrió entre dos evaluaciones. La resistencia evaluada puede determinarse con mayor precisión mediante el seguimiento completo de las personas de vez en cuando en intervalos de tiempo más cortos; tan cortos como la exactitud de las concesiones de registro por ejemplo para un día (el mayor). El medidor de Kaplan-Meier también se denomina “medidor de límite de elementos”. Incluye el procesamiento de las probabilidades de un evento de ocasión en un momento dado. Aumentamos estas probabilidades progresivas por cualquier probabilidad registrada previamente para obtener el último indicador. La probabilidad de resistencia en un momento específico está determinada por la ecuación que se da a continuación:

Para cada tiempo intermedio, la probabilidad de resistencia se determina como el número de sujetos que resisten separados por el número de pacientes en peligro. Los sujetos que han pateado el balde, abandonado o se mudan no se consideran “en peligro”, es decir, los sujetos que se pierden se consideran “editados” y no se incluyen en el denominador. Todas las probabilidades de resistencia hasta ese intervalo de tiempo se determinan aumentando cada una de las probabilidades de resistencia en los intervalos de tiempo récord anteriores a ese momento (aplicando la ley de aumento de la probabilidad para calcular la probabilidad agregada). Por ejemplo, la probabilidad de que un paciente resista dos días después de un trasplante de riñón puede considerarse como probabilidades de resistir un día, incrementadas por la probabilidad de resistir el día siguiente, dado que el paciente resiste el día principal. Esta probabilidad posterior se denomina probabilidad restrictiva. A pesar de que la probabilidad determinada en algún intervalo aleatorio no es excepcionalmente precisa en vista del modesto número de ocasiones, la probabilidad general de llegar a cada punto es cada vez más exacta. Denos la oportunidad de tomar información especulativa de un conjunto de pacientes que reciben un enemigo estándar del tratamiento retroviral. La información muestra la hora de resistencia (en días) entre los pacientes ingresados en un preliminar clínico – (Por ejemplo 1)- 6, 12, 21, 27, 32, 39, 43, 43, 46F*, 89, 115F*, 139F*, 181F*, 211F*, 217F*, 261, 263, 270, 295F*, 311, 335F*, 346F*, 365F* (* implica que estos pacientes todavía se las arreglan después de los días referidos en el preliminar).

Pensamos en la hora de la ocasión, por ejemplo pasando en cada sujeto, después de haber entrado en el preliminar, puede ser en varias horas. Hay también un par de sujetos que aún perduran, por ejemplo, hacia el final de la preliminar. De hecho, incluso en estas condiciones, podemos comprobar las valoraciones de Kaplan-Meier resumidas en la Tabla 1.

El tiempo “t” para el que la estimación de “L”, por ejemplo, toda la probabilidad de resistencia hacia el final de un tiempo específico es de 0,50 se llama tiempo de resistencia media. Las evaluaciones adquiridas se comunican perpetuamente en una estructura gráfica. El gráfico trazado entre las probabilidades de resistencia evaluadas/tasas de resistencia evaluadas (en el pivote Y) y el tiempo transcurrido tras el paso a la investigación (en el eje X) se compone de líneas planas y verticales[4]. La curva de resistencia se dibuja como un trabajo de etapa: la extensión de la resistencia permanece inalterada entre las ocasiones, independientemente de si hay algunas percepciones controladas en el medio del camino. Está fuera de base para unir los focos determinados por líneas inclinadas puede mirar las curvas para dos reuniones únicas de sujetos. Por ejemplo, mira el diseño de resistencia para los sujetos en tratamiento estándar con un tratamiento más fresco. Podemos buscar agujeros en estas curvas de forma uniforme o vertical. Un agujero vertical implica que en un punto de tiempo determinado, un grupo tenía una división más prominente de los sujetos de resistencia. Un agujero parejo implica que le tomó más tiempo a un grupo encontrar una división específica de pasajes.

Danos la oportunidad de tomar otra información teórica, por ejemplo, de una reunión de pacientes que reciben un nuevo tratamiento ayurvédico para la contaminación del VIH. La información muestra la hora de resistencia (en días) entre los pacientes ingresados en un preliminar clínico (como por ejemplo 1) 9, 13, 27, 38, 45F*, 49, 49, 79F*, 93, 118F*, 118F*, 126, 159F*, 211F*, 218, 229F*, 263F*, 298F*, 301, 333, 346F*, 353F*, 362F* (* implica que estos pacientes aún están pagando después de los días referidos en el preliminar.)

El indicador de Kaplan-Meier para el modelo anterior se resume en la Tabla 2.

Las dos curvas de resistencia pueden analizarse de manera mensurable probando la especulación inválida, por ejemplo, no hay distinción con respecto a la resistencia entre dos intercesiones. Esta especulación inválida se prueba de forma mensurable mediante otra prueba conocida como la prueba de rango logarítmico y la prueba de peligro de extensión de Cox[5]. En la prueba de rango logarítmico, calculamos el número normal de ocasiones en cada recogida, por ejemplo, E1 y E2, mientras que O1 y O2 son los números absolutos de las ocasiones observadas en cada recogida, por separado [Figura 2]. La medición de la prueba es

El número total de ocasiones previstas en una reunión (por ejemplo E2) es el total del número de ocasiones previstas, a la hora de cada ocasión en cualquiera de las reuniones, tomando las dos reuniones juntas. A la hora de la ocasión en cualquier reunión el número normal de ocasiones es el resultado del peligro de la ocasión en ese momento con el número absoluto de sujetos vivos hacia el comienzo de la hora de la ocasión en esa misma reunión (por ejemplo, en el día 6, 46 pacientes estaban vivos hacia el comienzo del día y uno de ellos pateó el balde, por lo que el peligro de la ocasión era 1/46 = 0,021739. Como 23 pacientes estaban vivos hacia el comienzo del día en el grupo 2, el número normal de ocasiones en el día 6 en el grupo 2 era 23 × 0,021739 = 0,5). El número total de ocasiones esperadas en el racimo 2 es la suma de las ocasiones normales determinadas en varios momentos. El número total de ocasiones previstas en la otra reunión (por ejemplo, E1) se determina restando el número total de ocasiones previstas en el racimo 2, por ejemplo, E 2, de la suma de las ocasiones observadas en ambas reuniones, por ejemplo, O1 + O2.

Considerando el modelo anterior, la prueba de rango logarítmico puede aplicarse como aparece en la Tabla 3.

Los cálculos del considerable número de cualidades de la ecuación anteriormente mencionada darán una estima de medición de prueba. La medición de la prueba y la inmensidad puede extraerse mediante el contraste del valor determinado y el valor básico (utilizando la tabla de ji-cuadrado) para un nivel de oportunidad equivalente a uno. La estima de la medición de la prueba no es exactamente el valor básico (utilizando la tabla de ji-cuadrado) para el nivel de oportunidad equivalente a uno. Por consiguiente, podemos decir que no hay una gran distinción entre los dos encuentros con respecto a la resistencia.

La prueba de rango logarítmico se utiliza para comprobar si el contraste entre los tiempos de resistencia entre dos reuniones es realmente único o no, sin embargo, no permite comprobar el impacto de los otros factores autónomos. El modelo de riesgo de extensión de Cox nos permite probar el impacto de otros factores autónomos en los tiempos de resistencia de varios encuentros de pacientes, de forma muy similar a los diferentes modelos de recaída. El riesgo es sólo la variable necesaria y puede caracterizarse como la probabilidad de transmitir en un momento dado aceptando que los pacientes han hecho debido a ese tiempo dado. La proporción de peligro es igualmente un término significativo y se caracteriza como la proporción del peligro de que el peligro ocurra en algún momento aleatorio en una reunión contrastada y en otra reunión en ese mismo momento, por ejemplo en el caso de que H1, H2, H3… y h1, h2, h3… sean los riesgos en una ocasión determinada T1, T2, T3… en el grupo A y B, individualmente, en ese momento la proporción de peligro en la ocasión T1, T2, T3 son H1/h1, H2/h2, H3/h3… , por separado. Tanto la prueba de rango logarítmico como la prueba de peligrosidad de la extensión de Cox aceptan que la proporción de peligro es constante después de algún tiempo, por ejemplo en la situación mencionada anteriormente H1/h1 = H2/h2 = H3/h3.

Para terminar, la técnica de Kaplan-Meier es una estrategia aguda para el tratamiento mensurable de los tiempos de resistencia que no sólo tiene en cuenta las percepciones que están marcadas con un lápiz azul, sino que además utiliza los datos de estos sujetos hasta cuando están marcados con un lápiz azul. En el Ayurveda es normal examinar estas circunstancias cuando se utilizan dos intercesiones y se examinan los resultados como la resistencia de los pacientes. Así pues, la técnica de Kaplan-Meier es una estrategia valiosa que puede suponer un trabajo notable en la producción de pruebas reuniendo datos con respecto al tiempo de resistencia.