ใน การวิเคราะห์การอยู่รอด อัตราการ รอดชีวิตสัมพัทธ์ของโรคคำนวณได้จากการหารอัตราการรอดชีวิตโดยรวมหลังการวินิจฉัยโรคด้วยอัตราการรอดชีวิตที่สังเกตได้ในประชากรกลุ่มที่คล้ายคลึงกันซึ่งไม่ได้รับการวินิจฉัยว่าเป็นโรคนั้น ประชากรกลุ่มที่คล้ายคลึงกันประกอบด้วยบุคคลที่มีอายุและเพศใกล้เคียงกับผู้ที่ได้รับการวินิจฉัยว่าเป็นโรคนั้น

เมื่ออธิบายประสบการณ์การอยู่รอดของกลุ่มคนหรือผู้ป่วย โดยทั่วไปจะใช้ วิธีการวัด อัตราการอยู่รอดโดยรวม ซึ่งเป็นการประมาณสัดส่วนของคนหรือผู้ป่วยที่ยังมีชีวิตอยู่ ณ จุดเวลาใดเวลาหนึ่ง ปัญหาของการวัดอัตราการอยู่รอดโดยรวมโดยใช้วิธี Kaplan-Meierหรือ วิธี คำนวณอัตราการอยู่รอดตามสถิติคือ การประมาณค่าดังกล่าวรวมสาเหตุการเสียชีวิตสองสาเหตุ ได้แก่ การเสียชีวิตจากโรคที่สนใจ และการเสียชีวิตจากสาเหตุอื่นๆ ทั้งหมด ซึ่งรวมถึงความชรา โรคมะเร็งชนิดอื่นๆ การบาดเจ็บ และสาเหตุการเสียชีวิตอื่นๆ ที่เป็นไปได้ โดยทั่วไป การวิเคราะห์การอยู่รอดจะสนใจการเสียชีวิตจากโรคมากกว่าสาเหตุทั้งหมด ดังนั้นจึงมีการใช้ "การวิเคราะห์การอยู่รอดเฉพาะสาเหตุ" เพื่อวัดอัตราการอยู่รอดเฉพาะโรค ดังนั้นจึงมีสองวิธีในการดำเนินการวิเคราะห์การอยู่รอดเฉพาะสาเหตุ ได้แก่ "การวิเคราะห์การอยู่รอดแบบความเสี่ยงแข่งขัน" และ "การวิเคราะห์การอยู่รอดเชิงสัมพัทธ์"

การวิเคราะห์รูปแบบนี้เป็นที่รู้จักจากการใช้ใบมรณบัตร ในการวิเคราะห์อัตราการรอดชีวิตโดยรวมแบบดั้งเดิม สาเหตุการเสียชีวิตไม่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ แต่ในการวิเคราะห์อัตราการรอดชีวิตแบบมีความเสี่ยงแข่งขัน ใบมรณบัตรแต่ละใบจะถูกตรวจสอบ หากโรคที่สนใจคือโรคมะเร็ง และผู้ป่วยเสียชีวิตจากอุบัติเหตุทางรถยนต์ ผู้ป่วยจะถูกระบุว่าถูกตัดออกจากการวิเคราะห์เมื่อเสียชีวิต แทนที่จะถูกระบุว่าเสียชีวิตแล้ว ปัญหาของวิธีการนี้เกิดขึ้น เนื่องจากแต่ละโรงพยาบาลและ/หรือหน่วยงานทะเบียนอาจกำหนดรหัสสาเหตุการเสียชีวิตแตกต่างกัน

ตัวอย่างเช่น วิธีการบันทึก/จำแนกผู้ป่วยที่เป็นมะเร็งและฆ่าตัวตายมีความแตกต่างกัน นอกจากนี้ หากผู้ป่วยได้รับการผ่าตัดเอาตาออกเนื่องจากมะเร็งตา และเสียชีวิตจากการถูกรถชนขณะข้ามถนนเพราะมองไม่เห็นรถ มักจะถูกพิจารณาว่าเสียชีวิตโดยไม่ทราบสาเหตุ แทนที่จะนับว่าเสียชีวิตจากมะเร็งหรือผลกระทบที่ตามมา

การวิเคราะห์อัตราการรอดชีวิตแบบสัมพัทธ์มีความซับซ้อนกว่าการวิเคราะห์แบบ "ความเสี่ยงที่แข่งขันกัน" แต่ถือเป็นมาตรฐานทองคำสำหรับการวิเคราะห์อัตราการรอดชีวิตเฉพาะสาเหตุ โดยอิงจากอัตราสองค่า ได้แก่ อัตราความเสี่ยงโดยรวมที่พบในประชากรที่เป็นโรค และอัตราความเสี่ยงพื้นฐานหรืออัตราความเสี่ยงที่คาดการณ์ไว้ในประชากรทั่วไปหรือประชากรพื้นฐาน

จำนวนผู้เสียชีวิตจากโรคในระยะเวลาหนึ่ง คือ จำนวนผู้เสียชีวิตทั้งหมด (จำนวนผู้เสียชีวิตโดยรวม) ลบด้วยจำนวนผู้เสียชีวิตที่คาดการณ์ไว้ในประชากรทั่วไป หากผู้ป่วยโรคมะเร็งเสียชีวิต 10 รายต่อประชากร 100 คน แต่ประชากรทั่วไปเสียชีวิตเพียง 1 รายต่อประชากร 100 คน จำนวนผู้เสียชีวิตเฉพาะโรค ( อัตราความเสี่ยงส่วนเกิน ) จะเท่ากับ 9 รายต่อประชากร 100 คน สมการคลาสสิกสำหรับอัตราความเสี่ยงส่วนเกินมีดังนี้:

${\displaystyle \lambda =\lambda ^{*}+\nu \,\!}$

${\displaystyle \lambda ={\text{อัตราการเสียชีวิตโดยรวม}},~\lambda ^{*}={\text{อัตราการเสียชีวิตที่คาดการณ์ไว้}},~\nu ={\text{อัตราการเสียชีวิตเฉพาะโรค}}}$

สมการนี้ไม่ได้กำหนดสัดส่วนการรอดชีวิต แต่เพียงอธิบายความสัมพันธ์ระหว่างอัตราการเสียชีวิตเฉพาะโรค (อัตราความเสี่ยงส่วนเกิน) อัตราการเสียชีวิตพื้นฐาน (อัตราการเสียชีวิตที่คาดการณ์ไว้) และอัตราการเสียชีวิตโดยรวมที่สังเกตได้ อัตราความเสี่ยงส่วนเกินมีความสัมพันธ์กับการรอดชีวิตสัมพัทธ์ เช่นเดียวกับที่อัตราความเสี่ยงมีความสัมพันธ์กับการรอดชีวิตโดยรวม

โดยทั่วไปแล้วจะใช้อัตราการรอดชีวิตสัมพัทธ์ในการวิเคราะห์ข้อมูลทะเบียนมะเร็ง^{[ 1 ]}การประมาณการอัตราการรอดชีวิตตามสาเหตุโดยใช้การเข้ารหัสใบรับรองการเสียชีวิตมีความไม่แม่นยำและไม่สอดคล้องกันอย่างมาก และไม่อนุญาตให้เปรียบเทียบอัตราต่างๆ ระหว่างทะเบียน

การวินิจฉัยสาเหตุการเสียชีวิตนั้นแตกต่างกันไปในแต่ละแพทย์ เราจะใช้รหัสใดในการวินิจฉัยผู้ป่วยที่เสียชีวิตจากภาวะหัวใจล้มเหลวหลังจากได้รับยาเคมีบำบัดที่มีผลข้างเคียงต่อหัวใจที่ทราบกันดีอยู่แล้ว? โดยพื้นฐานแล้ว สิ่งที่สำคัญจริงๆ ไม่ใช่ว่าทำไมประชากรถึงเสียชีวิต แต่เป็นว่าอัตราการเสียชีวิตนั้นสูงกว่าอัตราการเสียชีวิตของประชากรทั่วไปหรือไม่

หากผู้ป่วยทั้งหมดเสียชีวิตจากอุบัติเหตุทางรถยนต์ บางทีเนื้องอกหรือการรักษาอาจทำให้พวกเขามีแนวโน้มที่จะมีความผิดปกติทางการมองเห็นหรือการรับรู้ ซึ่งทำให้พวกเขามีโอกาสเสียชีวิตจากอุบัติเหตุทางรถยนต์มากขึ้น นอกจากนี้ ยังพบว่าผู้ป่วยที่ถูกบันทึกในทะเบียนมะเร็งขนาดใหญ่ของสหรัฐฯ ว่าเสียชีวิตจากสาเหตุที่ไม่ใช่มะเร็ง มีโอกาสเสียชีวิตมากกว่าคนทั่วไปถึง 1.37 เท่า^{[ 2 ]}

หากการเข้ารหัสถูกต้อง ตัวเลขนี้ควรมีค่าประมาณ 1.0 เนื่องจากอัตราการเสียชีวิตจากสาเหตุที่ไม่ใช่โรคมะเร็ง (ในกลุ่มผู้ป่วยโรคมะเร็ง) ควรมีค่าใกล้เคียงกับอัตราการเสียชีวิตของประชากรทั่วไป ดังนั้น การใช้การรอดชีวิตสัมพัทธ์จึงเป็นวิธีการที่แม่นยำในการวัดอัตราการรอดชีวิตที่เกี่ยวข้องกับโรคมะเร็งนั้นๆ

ในระบาดวิทยาอัตราการรอดชีวิตสัมพัทธ์ (ตรงข้ามกับอัตราการรอดชีวิตโดยรวมและเกี่ยวข้องกับอัตราความเสี่ยงส่วนเกิน) ถูกกำหนดให้เป็นอัตราส่วนของอัตราการรอดชีวิตที่สังเกตได้ในประชากรต่ออัตราการรอดชีวิตที่คาดหวังหรืออัตราการรอดชีวิตพื้นฐาน^{[ 3 ]}อาจคิดได้ว่าเป็นฟังก์ชันการรอดชีวิตของ Kaplan-Meier สำหรับปีใดปีหนึ่ง หารด้วยอัตราการรอดชีวิตที่คาดหวังในปีนั้น ซึ่งโดยทั่วไปเรียกว่าอัตราการรอดชีวิตสัมพัทธ์ (RS)

หากนำค่าของห้าปีติดต่อกันมาคูณกัน ผลลัพธ์ที่ได้จะเรียกว่าอัตราการรอดชีวิตสัมพัทธ์สะสม (Cumulative Relative Survivalหรือ CRS) ซึ่งคล้ายคลึงกับอัตราการรอดชีวิตโดยรวมในห้าปี แต่เป็นการอธิบายความเสี่ยงต่อการเสียชีวิตจากโรคมะเร็งโดยเฉพาะในช่วงห้าปีหลังการวินิจฉัย

มีชุดซอฟต์แวร์หลายชุดที่ใช้ในการประมาณอัตราการรอดชีวิตสัมพัทธ์ การสร้างแบบจำลองการถดถอยสามารถทำได้โดยใช้ วิธี การประมาณค่าความน่าจะเป็นสูงสุดโดยใช้ Stata หรือ R ^{[ 4 ] [ 5 ]}ตัวอย่างเช่น แพ็กเกจ R cmprsk อาจใช้สำหรับการวิเคราะห์ความเสี่ยงที่แข่งขันกันซึ่งใช้วิธีการถดถอยแบบ sub-distribution หรือ 'Fine and Gray' ^{[ 6 ]}

• อัตราการรอดชีวิตห้าปี  – ประเภทของอัตราการรอดชีวิต
• การพยากรณ์โรค  – ศัพท์ทางการแพทย์ที่ใช้อธิบายแนวโน้มการเกิดโรค
• อัตราการรอดชีวิต  – การวิเคราะห์ทางการแพทย์เกี่ยวกับโรค