A bitola Kaplan-Meier é talvez a melhor escolha a ser utilizada para quantificar a divisão dos sujeitos que vivem por uma medida específica de tempo após o tratamento. Nos preliminares clínicos ou preliminares de rede, o impacto da intercessão é levantado através da estimativa do número de sujeitos que perduram ou são poupados após essa mediação ao longo de algum período de tempo. O tempo que começa de um ponto caracterizado até o evento de uma determinada ocasião, por exemplo, o falecimento é chamado de tempo de resistência e o exame da coleta de informações como investigação de resistência. Isto pode ser influenciado por sujeitos em exame que não são cooperativos e não ficariam na investigação ou quando uma parte dos sujeitos pode não encontrar a ocasião ou passar antes do término da investigação, apesar de que eles teriam encontrado ou chutado o balde se a percepção prosseguisse, ou colocamos alguma distância entre eles a meio caminho na investigação. Marcamos estas circunstâncias como percepções controladas

A curva de endurance da Kaplan-Meier é caracterizada como a probabilidade de vencer em um determinado intervalo de tempo, considerando o tempo em inúmeros pequenos intervalos [3]. Logo de cara, esperamos que sempre que pacientes que são editados tenham perspectivas de endurance semelhantes às dos indivíduos que continuam sendo perseguidos. Além disso, aceitamos que as probabilidades de endurance sejam equivalentes para os indivíduos alistados cedo e tarde na investigação. Em terceiro lugar, aceitamos que a ocasião ocorra no momento determinado. Isto faz com que, em certas condições, a ocasião seja identificada em uma avaliação habitual. Tudo o que sabemos é que a ocasião ocorreu entre duas avaliações. O enduro avaliado pode ser determinado de forma ainda mais precisa através da conclusão do acompanhamento das pessoas de vez em quando em intervalos de tempo mais curtos; tão curtos quanto a exatidão do registro de subsídios, por exemplo, por um dia (maior). A bitola Kaplan-Meier é também chamada de “bitola limite de item”. Ele inclui o processamento das probabilidades de um evento de ocasião em um ponto no tempo. Aumentamos estas probabilidades progressivas por quaisquer probabilidades previamente registradas para obter o último calibre. A probabilidade de endurance em um determinado momento é determinada pela equação dada abaixo:

Para cada intervalo de tempo, a probabilidade de resistência é determinada como o número de sujeitos que permanecem separados pelo número de pacientes em perigo. Sujeitos que chutaram o balde, desistiram ou se mudaram não são considerados “em perigo”, ou seja, sujeitos que se perderam são considerados “editados” e não são incluídos no denominador. Todas as probabilidades de enduro até esse momento provisório são determinadas pelo aumento de cada uma das probabilidades de enduro em intervalos recordes anteriores a esse tempo (aplicando a lei de aumento de probabilidade para calcular a probabilidade agregada). Por exemplo, a probabilidade de um paciente durar dois dias após um transplante renal pode ser vista como probabilidades de durar um dia aumentadas pela probabilidade de durar o dia seguinte dado que o paciente dura o dia principal. Essa probabilidade subseqüente é chamada de probabilidade restritiva. Apesar de a probabilidade determinada em algum intervalo aleatório não ser excepcionalmente precisa em vista do número modesto de ocasiões, a probabilidade geral de passar a cada ponto é cada vez mais exata. Dê-nos uma chance de tomar informações especulativas de um encontro de pacientes que estão recebendo um inimigo padrão do tratamento retroviral. As informações mostram a hora de endurance (em dias) entre os pacientes inscritos em um preliminar clínico – (Por exemplo 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 estes pacientes estão sobrevivendo ainda após os dias de referência no preliminar).

Pensamos na hora da ocasião, por exemplo, passando em cada assunto, depois de ter entrado na preliminar, que seja em vários momentos. Há também um par de sujeitos que ainda estão resistindo, por exemplo, para a conclusão da preliminar. De fato, mesmo nestas condições, podemos constatar que o Kaplan-Meier avalia como condensado na Tabela 1.

O tempo ‘t’ para o qual a estimativa de ‘L’, por exemplo, toda a probabilidade de resistência ao final de um tempo específico é de 0,50, é chamado de tempo de resistência média. As avaliações adquiridas são perpetuamente comunicadas em uma estrutura gráfica. O gráfico traçado entre as probabilidades de endurance avaliadas/taxas de endurance avaliadas (no eixo Y) e o tempo passado após a passagem para a investigação (no eixo X) compreende linhas planas e verticais[4]. A curva de endurance é desenhada como um trabalho de etapa: a extensão de endurance permanecendo inalterada entre as ocasiões, independentemente de haver ou não algumas percepções controladas em meio à estrada. É fora da base para unir os focos determinados por linhas oblíquas pode olhar para curvas para dois encontros únicos de sujeitos. Por exemplo, veja o desenho de endurance para sujeitos em tratamento padrão com um tratamento mais fresco. Podemos procurar por furos nestas curvas de forma uniforme ou vertical. Um furo vertical implica que em um determinado momento, um grupo teve uma divisão mais proeminente de sujeitos resistentes. Um furo uniforme implica que levou mais tempo para que uma reunião encontrasse uma divisão específica de passagens.

Dê-nos uma chance de tomar outra informação teórica, por exemplo, de uma reunião de pacientes recebendo novo tratamento Ayurvédico para a contaminação pelo HIV. As informações mostram a hora de endurance (em dias) entre os pacientes internados em uma clínica preliminar (como no exemplo 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 estes pacientes ainda estão vencendo após os dias referenciados na preliminar).

A bitola Kaplan-Meier para o modelo acima está resumida na Tabela 2.

As duas curvas de endurance podem ser analisadas de forma mensurável testando a especulação inválida, por exemplo, não há distinção com relação ao endurance entre duas intercessões. Esta especulação inválida é mensurável através de outro teste conhecido como log-rank test e Cox extent danger test [5]. No log-rank test, calculamos o número normal de ocasiões em cada coleta, por exemplo, E1 e E2 enquanto O1 e O2 são os números absolutos de ocasiões observadas em cada coleta, separadamente [Figura 2]. O teste de medição é

O número total de ocasiões previstas em uma reunião (por exemplo, E2) é o número total de ocasiões previstas, na hora de cada ocasião em qualquer uma das reuniões, levando as duas reuniões juntas. Na hora da ocasião em qualquer reunião o número normal de ocasiões é o resultado do perigo de ocasião ao redor, com o número absoluto de sujeitos vivos no início da hora da ocasião naquela mesma reunião (por exemplo, no dia 6, 46 pacientes estavam vivos no início do dia e um chutou o balde, então o perigo de ocasião era 1/46 = 0,021739. Como 23 pacientes estavam vivos no início do dia no grupo 2, o número normal de ocasiões no dia 6 no grupo 2 foi 23 × 0,021739 = 0,5). O número total de ocasiões esperadas no grupo 2 é agregado das ocasiões normais determinadas em vários momentos. O número total de ocasiões previstas na outra reunião (por exemplo, E1) é determinado pela subtração do número total de ocasiões previstas no grupo 2, por exemplo, E 2, do agregado de ocasiões observadas em ambas as reuniões, por exemplo, O1 + O2.

Considerando o modelo acima, o teste de log-rank pode ser aplicado como mostrado na Tabela 3.

Os cálculos do número considerável de qualidades na equação acima mencionada darão estima à medida de teste. A medida de teste e a grandeza podem ser obtidas contrastando o valor determinado e o valor básico (utilizando a tabela de qui-quadrado) para um nível de oportunidade equivalente a um. O valor de medição do teste não é exatamente o valor básico (utilizando a tabela qui-quadrado) para o nível de oportunidade equivalente a um. Posteriormente, podemos dizer que não há uma grande distinção entre as duas reuniões no que diz respeito à resistência.

O teste de log-rank é utilizado para testar se o contraste entre os tempos de resistência entre dois encontros é factualmente único ou não, entretanto, não permite testar o impacto dos outros fatores autônomos. O modelo de risco de extensão Cox nos permite testar o impacto de outros fatores livres sobre os tempos de resistência de vários encontros de pacientes, muito parecido com os diferentes modelos de recidiva. O risco é apenas a variável carente e pode ser caracterizado como probabilidade de passar em um determinado momento aceitando que os pacientes tenham se recuperado devido a esse tempo determinado. Proporção de perigo é também um termo significativo e caracterizado como a proporção do perigo de acontecer em algum momento aleatório em uma reunião contrastada e outra reunião naquele mesmo momento, por exemplo, no caso de H1, H2, H3 … e h1, h2, h3 … serem os riscos em uma dada ocasião T1, T2, T3 … no grupo An e B, individualmente, naquele momento a proporção de perigo na ocasião T1, T2, T3 são H1/h1, H2/h2, H3/h3 … , separadamente. Tanto o teste de log-rank quanto o teste de extensão do perigo Cox aceitam que a proporção de perigo seja constante após algum tempo, por exemplo, na situação anteriormente mencionada H1/h1 = H2/h2 = H3/h3.

Para finalizar, a técnica Kaplan-Meier é uma estratégia afiada para o tratamento mensurável dos tempos de endurance que não considera apenas as percepções que são lápis azuis, mas também utiliza os dados desses sujeitos até quando eles são lápis azuis. Tais circunstâncias são normais na Ayurveda para examinar quando duas intercessões são utilizadas e os resultados são levantados como a endurance dos pacientes. Portanto, a técnica de Kaplan-Meier é uma estratégia valiosa que pode assumir um trabalho notável na produção de dados de comprovação em relação ao tempo de endurance.