Calculateur du test du log-rank

Le test du log-rank compare l'ensemble de l'expérience de survie de deux groupes indépendants. Il est conçu pour les délais jusqu'à un événement : décès, rechute, panne, guérison ou autre critère défini. Contrairement à une comparaison des temps moyens observés, il intègre correctement les sujets censurés à droite dont l'événement n'a pas été observé avant la fin du suivi. Chaque entrée contient donc un temps de suivi et un indicateur de statut : 1 signifie que l'événement a eu lieu, 0 que l'observation est censurée. À chaque temps d'événement distinct, le calcul détermine combien de sujets de chaque groupe sont encore à risque juste avant cet instant. Il compte les événements observés et attribue un nombre attendu à chaque groupe selon sa part dans l'ensemble à risque. Les différences entre observés et attendus sont cumulées sur tous les temps d'événement. Un terme de variance tient compte de l'évolution des ensembles à risque et des événements simultanés. Le carré de la différence totale divisé par sa variance donne une statistique du khi-deux à un degré de liberté. La valeur p décrit le caractère surprenant d'une différence au moins aussi grande si les deux groupes avaient la même fonction de survie. Une petite valeur p apporte des éléments en faveur de distributions différentes. Elle ne mesure pas l'ampleur de la différence, ne prouve pas la causalité du traitement et ne signifie pas qu'un groupe est meilleur à tout instant. Les courbes de Kaplan-Meier, les estimations de survie à des temps pertinents, les intervalles de confiance et une mesure d'effet comme le rapport des risques instantanés apportent un contexte essentiel. Les observations censurées contribuent à tous les ensembles à risque jusqu'à leur temps de suivi enregistré, inclus, mais ne sont pas comptées comme événements. Le calcul standard suppose une censure non informative : compte tenu des informations disponibles, les sujets censurés doivent avoir des perspectives de survie comparables à ceux restés sous observation. Il suppose aussi des sujets indépendants et des critères clairement définis, mesurés de façon cohérente. Le test du log-rank est le plus sensible lorsque les risques instantanés des groupes sont approximativement proportionnels dans le temps. Si les courbes de Kaplan-Meier se croisent ou si les effets du traitement n'apparaissent que tôt ou tard, une statistique unique peut masquer cette structure. Des tests log-rank pondérés ou des modèles de survie à effets variables dans le temps peuvent alors être plus informatifs. Examinez toujours les courbes de survie et les effectifs à risque au fil du temps. Saisissez un sujet réel par paire temps-statut et conservez les mêmes unités de temps entre groupes. Les événements simultanés sont traités ensemble. Ce calculateur applique la méthode usuelle des événements observés et attendus et l'approximation du khi-deux. Il convient pour vérifier des exemples, préparer une analyse et obtenir une comparaison rapide et reproductible. Les analyses cliniques formelles ou réglementées doivent suivre un plan statistique prédéfini et utiliser un logiciel validé.