傳統的存活分析方法大多用於估計單一次事件(例如:死亡,得病等)的存活率,但是在臨床研究上,有些存活資料屬於復發事件(recurrent event);例如,同一個體(subject)在追蹤時間(follow-up time)內發生多次某種症狀。以傳統的存活分析的觀點,可以僅看第一次復發事件的存活分析,但缺點是忽略了其他復發事件發生的訊息。所以,當資料型態是這種情形下,採用多次復發存活分析方法是較爲合適的。
 
一般的存活分析方法僅能用於資料之間爲獨立的情形下,然而,在臨床研究上,常收集到的資料是具有相關性的;例如,同一個體(subject)中的眼睛、腎臟等兩個以上的器官所收集到的存活資料。此外,同一家庭內的兩個不同個體的存活資料,亦可視爲此種資料型態。此種資料因爲具有配對的特性,所以在分析上較爲複雜,所採用的方法為配對存活分析(Matched Survival)
 
在醫學研究中最常見的資料型態為右設限(right censored)資料,此類個案僅能記錄到從進入研究到研究截止的時間,在研究時間中止前,某些個案尚未發生感興趣的事件,所記錄的時間非真正發生事件的時間,造成資料不完整的情形。另一種常見的不完整情形爲左截切(left truncation)資料,左截切分析中,究者感興趣的是個案的存活年齡,例如65歲以後入住於老人安養院後能存活到幾歲。如果個案在研究開始前即死亡,則完全無法被觀察到,有別於右設限,左截切僅能觀察到部份的個案資料。在這種情形下,典型的Kaplan-Meier estimate是無法使用的。
 
另外。在醫學研究的實務應用中,可能存在有二種以上的不同事件,而感興趣的事件為其中一種。在這種情形下,出現某種事件可能會掩蓋了其它事件發生的可能性,此即為競爭風險(Competing Risks)。例如,針對白血病骨髓移植病患的研究,可能發生的事件有二種。白血病復發(relapse)以及移植失敗所造成的死亡(death)。如果我們要探討的是骨髓移植的復發率,移植失敗所造成的死亡(death)即為復發(relapse)的競爭風險事件(competing risk event)。所採用的方法為以累積發生函數(cumulative incidence function; CIF)來呈現特定事件在不同時間點發生的可能性。

 

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