La plupart des méthodes d'analyse statistique n'incluent pas la durée en tant que variable, et l'analyse ne porte que sur les résultats de l'essai à la fin de la période d'étude, comme spécifié dans le protocole de l'étude (In et Lee, 2018). Toutefois, dans les cas où le résultat donne lieu à des interprétations différentes à différents moments, même sur une période de quelques heures ou minutes seulement, il est avantageux d'utiliser une méthode d'analyse statistique intégrant le temps comme variable (Kleinbaum et Klein, 2005). Les méthodes de survie s'appliquent lorsque l'accent est mis sur le temps qui s'écoule avant un événement, tel que le décès ou l'apparition d'une maladie (Sowmya et David, 2007). L'analyse de survie est un type d'analyse statistique qui s'intéresse à la manière dont les variables prédictives influencent le temps écoulé avant qu'un événement ne se produise, plutôt qu'à la probabilité de l'événement lui-même. Elle est utilisée pour analyser des données dans lesquelles le temps écoulé jusqu'à la survenue de l'événement présente un intérêt. Comme son nom l'indique, cette méthode trouve son origine dans le domaine de la recherche médicale pour évaluer l'impact des médicaments ou des traitements médicaux sur le temps écoulé jusqu'au décès (Sheik, Selvakumar, Parkavi, Suganya et Venkatesh, 2019).