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生存分析 survival analysis. 生存资料. 一些医学事件所经历的时间:从开始观察到事件发生的时间,不是短期内可以明确判断的 乳腺癌病人术后生存时间 幼儿乳牙萌出的时间 白血病病人化疗后缓解持续的时间 两种方法治疗某慢性病产生疗效的时间 针对这类生存资料的分析方法:生存分析. 生存分析. 生存分析:研究既有事件的发生时间又有事件结局资料的统计学方法;强调所研究问题的结果变量是某一事件发生的时间 基本目的: 描述生存过程 比较不同人群的生存过程 分析生存时间的相关因素. 生存资料的特点. 生存资料的特点 随访资料

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slide2
生存资料
  • 一些医学事件所经历的时间:从开始观察到事件发生的时间,不是短期内可以明确判断的
    • 乳腺癌病人术后生存时间
    • 幼儿乳牙萌出的时间
    • 白血病病人化疗后缓解持续的时间
    • 两种方法治疗某慢性病产生疗效的时间
  • 针对这类生存资料的分析方法:生存分析
slide3
生存分析
  • 生存分析:研究既有事件的发生时间又有事件结局资料的统计学方法;强调所研究问题的结果变量是某一事件发生的时间
  • 基本目的:
    • 描述生存过程
    • 比较不同人群的生存过程
    • 分析生存时间的相关因素
slide4
生存资料的特点
  • 生存资料的特点
    • 随访资料
    • 时间和结局(失效、删失)
    • 有不完全数据
    • 通常不服从正态分布
survival data
生存资料survival data

2

3

1

5

4

1992.03.04

2001.12.31

slide6
生存分析的基本概念---终点事件/起始事件
  • 终点事件outcome event:失效事件 failure event,指研究者所关心的特定事件,如死亡、复发、出牙;
  • 起始事件:标志研究对象生存过程开始的特征事件称为起始事件,与终点事件相对应,如确诊、手术、开始采取措施,开始观察
slide7
生存分析的基本概念---生存时间
  • 生存时间survival time(失效时间failure time):终点事件与被观察对象发生终点事件之间所经历的时间间隔,用t表示。
    • 要获得准确的生存时间
    • 研究目的不同,时间单位不同,使用恰当的时间单位
      • 从疾病确诊到死亡
      • 从治疗开始到治愈
      • 从出生到第一颗乳牙萌出
slide8
生存分析的基本概念---死亡概率/生存概率
  • 死亡概率q:在某时间区间内的被观察对象在该时间区间内(无失访)死亡的概率估计
  • 生存概率p:在某时间区间内(无失访)的被观察对象在该时间区间内生存的概率估计
slide9
生存分析的基本概念---终检
  • 终检censoring:删失值,在终点事件发生前,由于某种原因被观察对象的观测过程终止了。
  • 右删失:终点事件发生在最后一次观察的右方
    • 特点:不完全信息(不知道确切生存时间),但可知真实的生存时间不会短于现在观察到的时间
    • 发生的原因:
      • 失访
      • 随访结束时仍存活
      • 死于其他原因
      • 治疗措施改变
slide10
生存分析的基本概念---生存率
  • 生存函数 (累计生存概率):个体生存时间大于t的概率。任一时刻t对应的生存函数就是该时点的生存率
    • S(0)=1;
    • 2年生存率:个体生存时间超过2年的概率S(2)
  • 生存曲线:所有时点的生存率构成生存曲线
slide11
生存分析的基本概念---生存率
  • 生存率计算
    • 无删失:
    • 有删失,需分段计算各时间段的生存概率pi ,然后利用概率乘法将pi相乘得到t时刻的生存率
slide12
乘积极限法(K-M法)估计生存率
  • 适用于小样本资料,对删失数据无校正
  • 例:研究人员对20名某肿瘤术后病人进行跟踪随访三年,记录他们的生存时间。试估计生存率绘制生存曲线
slide14
总体生存率的区间估计
  • K-M法计算的样本生存率是总体生存率的点估计
  • 区间估计: +
  • SE是标准误
slide15
生存曲线及中位生存期
  • 生存曲线 survival curve:以随访时间为横坐标,生存率为纵坐标绘制的曲线
slide16
生存曲线及中位生存期
  • 中位生存期median survival time:半数生存时间/平均生存时间,恰好由50%个体存活s(t)=0.5的时间
    • 生存时间一般为非正态,故用中位生存期
    • 可采用内插法计算:

t0.5=20.4(月)

    • 如果生存期最长的死亡对象的生存率高于50%,则无法估计中位生存期。
slide17
生存寿命表法计算生存率
  • 适用于大样本资料
  • 数据按时间区间分组
  • 利用删失资料信息,按删失资料对进行校正
  • 区间中的删失个体折算半个人时
  • 例:10.2
slide19
生存率曲线的比较
  • Log-rank检验:时序检验,属于非参数方法,比较整个生存时间的分布
    • 大样本卡方检验
    • 2条或多条生存曲线比较

H0:总体生存率曲线相同

H1:总体生存率曲线不同

slide20
例10.3 现有两组白血病病人的随访研究资料,其缓解时间(周)记录如下,现欲比较治疗组与安慰剂组的病人生存曲线是否一样?
  • 资料:
  • 治疗组(第1组): 6,6,6,7,10,13,16,22,23,6+,9+,10+,11+,17+,19+,20+,25+,32+,32+,34+,35+
  • 安慰剂组(第2组):1,1,2,2,3,4,4,5,5,8,8,8,8,11,11,12,12,15,17,22,23
log rank
计算Log-rank检验统计量
  • H0为真时,Log-rank统计量2服从自由度为1的卡方分布。
log rank1
Log-rank 检验的实例计算
  • 本例的检验统计量计算为
  • 查卡方界值表,P<0.001,基于两组生存曲线的位置,可以认为试验组的生存率高于对照组,差异有统计学意义。
stata
Stata软件实现
  • 一、用Stata软件计算生存率及95%可信区间

1.定义生存分析的时间变量是time,结果变量是status

stset time status

2.显示Kaplan-Meier方法的计算生存率结果

sts list

stata1
Stata软件实现
  • 二、用Stata软件绘制生存曲线

1.定义生存分析的时间变量是time,结果变量是status

stset time status

2. 绘制Kaplan-Meier法估计的生存曲线

sts graph

stata2
Stata软件实现
  • 三、用Stata软件进行Log Rank检验

1.确定生存分析的时间变量是week,结局变量是outcome

Stset week outcome

2.对两条曲线进行Log Rank检验

sts test group,logrank

即:Sts test 分组变量,logrank