ಬಯೋಸ್ಟ್ಯಾಟಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಧಾನವಾದ ಸರ್ವೈವಲ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ವೈದ್ಯಕೀಯ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕೆ ಸೀಮಿತವಾಗಿಲ್ಲ. ವಾಸ್ತವವಾಗಿ, ಸಮಯದಿಂದ ಈವೆಂಟ್ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ವೈದ್ಯಕೀಯೇತರ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗಳ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಗೆ ಇದನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು. ಬದುಕುಳಿಯುವ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ವೈದ್ಯಕೀಯೇತರ ಡೇಟಾದ ನಡುವಿನ ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನಾವು ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಮೌಲ್ಯಯುತ ಒಳನೋಟಗಳು ಮತ್ತು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು.
ಅಂಡರ್ಸ್ಟ್ಯಾಂಡಿಂಗ್ ಸರ್ವೈವಲ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್
ಬದುಕುಳಿಯುವ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಒಂದು ಶಾಖೆಯಾಗಿದ್ದು ಅದು ಆಸಕ್ತಿಯ ಘಟನೆ ಸಂಭವಿಸುವವರೆಗೆ ಸಮಯವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಈವೆಂಟ್ ರೋಗಿಯ ಚೇತರಿಕೆಯಿಂದ ಹಿಡಿದು ಯಂತ್ರದ ವೈಫಲ್ಯದವರೆಗೆ ಯಾವುದಾದರೂ ಆಗಿರಬಹುದು, ಅಥವಾ ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ಉದ್ಯೋಗವನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುವ ಸಮಯವೂ ಆಗಿರಬಹುದು. ಬಯೋಸ್ಟಾಟಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಬದುಕುಳಿಯುವಿಕೆಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಾವು ಅಥವಾ ರೋಗದ ಪ್ರಗತಿಯವರೆಗಿನ ಸಮಯವನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಬದುಕುಳಿಯುವ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ತತ್ವಗಳು ಮತ್ತು ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಮತ್ತು ವೈದ್ಯಕೀಯೇತರ ಡೇಟಾಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು.
ವೈದ್ಯಕೀಯೇತರ ಡೇಟಾಗೆ ಸರ್ವೈವಲ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ಅನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ
ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಘಟನೆಗಳ ಸಂಭವವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ ಮತ್ತು ಈ ಘಟನೆಗಳ ಸಮಯದ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುವ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸರ್ವೈವಲ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ವೈದ್ಯಕೀಯೇತರ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸಾಮಾಜಿಕ ವಿಜ್ಞಾನಗಳಲ್ಲಿ, ಬದುಕುಳಿಯುವ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಮದುವೆ ಅಥವಾ ವಿಚ್ಛೇದನದವರೆಗಿನ ಸಮಯವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು. ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯ ಅಧ್ಯಯನಗಳಲ್ಲಿ, ಯಾಂತ್ರಿಕ ಘಟಕಗಳು ಅಥವಾ ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ಸಾಧನಗಳ ಜೀವಿತಾವಧಿಯನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಇದಲ್ಲದೆ, ವ್ಯಾಪಾರ ಮತ್ತು ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ, ಬದುಕುಳಿಯುವ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ದಿವಾಳಿತನ ಅಥವಾ ಹೊಸ ಉದ್ಯಮಗಳಿಗೆ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಪ್ರವೇಶದವರೆಗೆ ಸಮಯವನ್ನು ಅಳೆಯಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ವೈದ್ಯಕೀಯೇತರ ಡೇಟಾಗೆ ಸರ್ವೈವಲ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ಅನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಉದಾಹರಣೆ
ಬದುಕುಳಿಯುವ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ವೈದ್ಯಕೀಯೇತರ ಡೇಟಾಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುವ ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸೋಣ. ಟೆಕ್ ಕಂಪನಿಯು ತಮ್ಮ ಉತ್ಪನ್ನ ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ರೀತಿಯ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುವವರೆಗೆ ಸಮಯವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಆಸಕ್ತಿ ಹೊಂದಿದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸೋಣ. ಅವರು ಈ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಘಟಕಗಳ ಜೀವಿತಾವಧಿಯಲ್ಲಿ ಐತಿಹಾಸಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಬಯಸುತ್ತಾರೆ. ಬದುಕುಳಿಯುವ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ, ಕಂಪನಿಯು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ವೈಫಲ್ಯದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸಬಹುದು, ವಿಭಿನ್ನ ಪರಿಸರ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳು ಅಥವಾ ಬಳಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ತಮ್ಮ ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
ವೈದ್ಯಕೀಯೇತರ ಡೇಟಾಗೆ ಸರ್ವೈವಲ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ಅನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು
ಬದುಕುಳಿಯುವ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ವೈದ್ಯಕೀಯೇತರ ಡೇಟಾಗೆ ವಿಸ್ತರಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಸಂಶೋಧಕರು ಮತ್ತು ವೈದ್ಯರು ಹಲವಾರು ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು. ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, ಇದು ವಿವಿಧ ಡೊಮೇನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸಮಯದಿಂದ ಈವೆಂಟ್ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಊಹಿಸಲು ಮೌಲ್ಯಯುತವಾದ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಸಾಧನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಎರಡನೆಯದಾಗಿ, ಇದು ಆಸಕ್ತಿಯ ಘಟನೆಯ ಮೇಲೆ ಕೋವೇರಿಯೇಟ್‌ಗಳ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಉತ್ತಮ ನಿರ್ಧಾರ-ಮಾಡುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಅಪಾಯ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಘಟನೆಗಳ ಸಂಭವಿಸುವಿಕೆ ಅಥವಾ ಸಮಯಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುವ ಅಂಶಗಳ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಇದು ಸುಗಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಕ್ರಿಯೆಯ ಒಳನೋಟಗಳು ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿತ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
ಬಯೋಸ್ಟಾಟಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಬಿಯಾಂಡ್‌ನಲ್ಲಿ ಸರ್ವೈವಲ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ಅನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು
ಬದುಕುಳಿಯುವ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ತಂತ್ರಗಳು ಜೈವಿಕ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಮತ್ತು ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ವೈದ್ಯಕೀಯೇತರ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಿಗೆ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡಲು ಅಪಾರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಬದುಕುಳಿಯುವ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಸಂಶೋಧಕರು ಸಮಯದಿಂದ ಈವೆಂಟ್ ಡೇಟಾದ ಸಮಗ್ರ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು, ಈವೆಂಟ್ ಸಂಭವಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಊಹಿಸಲು ನಿಖರವಾದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಅಪಾಯದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ತಿಳುವಳಿಕೆಯುಳ್ಳ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಆರೋಗ್ಯ, ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್, ಸಾಮಾಜಿಕ ವಿಜ್ಞಾನ ಅಥವಾ ವ್ಯವಹಾರದಲ್ಲಿ, ಬದುಕುಳಿಯುವ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ವೈದ್ಯಕೀಯೇತರ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಪ್ರಬಲ ಮತ್ತು ಬಹುಮುಖ ವಿಧಾನವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ, ಬದುಕುಳಿಯುವ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ವೈದ್ಯಕೀಯೇತರ ಡೇಟಾಗೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು, ವಿವಿಧ ವಿಭಾಗಗಳಲ್ಲಿ ಮೌಲ್ಯಯುತ ಒಳನೋಟಗಳು ಮತ್ತು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಸಂಶೋಧಕರು ಮತ್ತು ವೈದ್ಯರು ಅದರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುವುದನ್ನು ಮುಂದುವರೆಸಿದಂತೆ, ಬದುಕುಳಿಯುವ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ವೈದ್ಯಕೀಯೇತರ ಡೇಟಾದ ಛೇದಕವು ನವೀನ ಪರಿಹಾರಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿವರ್ತಕ ಆವಿಷ್ಕಾರಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.