10生存分析

生存分析生存分析：慢性疾病的预后一般不适用于治愈率、病死率等指标来考核，因为其无法在短时间内明确判断预后情况，为此，只能对患者进行长期随访，统计一定时期后的生存或死亡情况以判断诊疗效果。生存分析还适用于现场追踪研究（发病为阳性）、临床疗效试验（痊愈或显效为阳性）、动物试验（发病或死亡）等。基本概念生存时间（SurvivalTime)：从狭义的角度来说：生存时间是患某病的病人从发病到死亡所经历的时间跨度。开始发病病人死亡从广义的角度：从某种起始事件到达某种终点时间所经历的时间跨度。起始事件终点事件生存时间生存时间生存时间的数据类型2.截尾数据（CensoredData）：由于某种原因未能观察到观察对象的明确的结局，所以不知道该观察对象的确切的生存时间，就象该观察对象的生存时间在未到达规定的终点之前就被截尾了。截尾数据提供了部分关于生存时间的信息，使研究者知道该观察对象至少在已经经历的这个时间长度内没有发生终点事件，其真实的生存时间只能长于我们现在观察到的时间而不会短于这个时间。（符号t+）1.完全数据（CompleteData）指达到了明确结局的观察对象的生存时间数据。某个观察对象具有明确的结局时，该观察对象所提供的关于生存时间的信息是完整的。生存时间资料的特点有2个效应变量：一是生存时间（天数），二是结局（死亡与否、是否阳性等）。存在截尾数据：由于某种原因未能明确观察到随访对象发生事先定义的终终事件。分布类型复杂：生存时间资料常通过随访获得，因观察时间长且难以控制混杂因素，故其分布常呈偏态，影响因素较多，规律难以估测。生存分析方法Kaplan-meier过程这是一种非参数法，主要用于小样本，适用于能够准确记录事件和删失发生时点的数据。LifeTables过程也叫寿命表法，适用于样本量大，且不太可能准确记载每个观察对象的死亡或删失发生时间的数据。Cox回归模型分析法用于描述多个变量对生存时间的影响Kaplan-meier过程Kaplan-meier法用于：估计某因素不同水平的中位生存时间比较研究因素不同水平的生存时间有无差异几种软件进行生存率的计算•SPSS17.0•MedCalc•Graphpadprism数据录入Kaplan-meier过程时间变量结局变量分组变量当变量为二分类变量时，一般以死亡、复发、恶化等为终结事件，如本例就是以死亡为终结事件，标记值为1，所以在Singlevalue框中输入1；如果生存状态变量取值为连续变量时，则在Rangeofvalues框分别输入下限值和上限值。LogRank法和Breslow法较为常用Kaplan-meier过程对组间生存函数的差异进行检验的方法Kaplan-meier过程分析结果1.观察时间2.生存状态3.累积生存率4.累积生存率的标准差5.累积死亡数6.组中剩余人数…123456（1）生存分析表Mean是生存时间的算术均数，Median为中位生存时间，同时表格中也给出它们的95%的可信区间。Kaplan-meier过程分析结果（2）生存时间估计LogRank和Breslow两种检验方法的检验统计量分别为16.793和13.459，它们的p值分别为0.000和0.000，说明两组之间生存时间的存在显著性差异。Kaplan-meier过程分析结果（3）水平间的整体比较（4）生存曲线Kaplan-meier过程分析结果几种软件进行生存率的计算•SPSS17.0•MedCalc•GraphpadprismMedCalc•SurvivaltimeThenameofthevariablecontainingthetimetoreachtheeventofinterest,orthetimeoffollow-up.•EndpointThenameofavariablecontainingcodes1forthecasesthathavereachedtheendpoint,orcode0forthecasesthathavenotreachedtheendpoint,eitherbecausetheywithdrewfromthestudy,ortheendofthestudywasreached.几种软件进行生存率的计算•SPSS17.0•MedCalc•GraphpadprismGraphpadprismSurvivalofData1:Survivalproportions010203040020406080100Group1Group2TimePercentsurvival几种软件结果的比较SurvivalofData1:Survivalproportions010203040020406080100Group1Group2TimePercentsurvival