部分1生存分析

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1、引例１现用新旧两种方法治疗某癌病患者各100人，结果如下表，试评价其疗效表3新旧两种方法治疗某癌病死亡人数新法组旧法组RR一年16151.01二年25350.70五年40800.50*引例２　假定用甲、乙两种药物治疗某病，其治愈率均为８０％，能否说两种疗效一致？还应考虑时间效应问题，如果甲药平均３天治愈８０％，而乙药平均７天治愈８０％，则可以认为甲药比乙药的疗效好。SurvivalanalysisandCoxregressionanalysis生存分析与Cox回归分析内容:一、生存分析SurvivalAnalysis1.生存分析简介（1）生存分析中的基本概念生存时间（survi

2、valtime)：疾病治疗的预后情况，一方面看结局好坏，另一方面还要看出现这种结局所经历的时间长短。所经历的时间称为生存时间。完全与不完全数据一部分研究对象可观察到死亡，从而得到准确的生存时间，所提供的信息是完全的，称为完全数据；另一部分病人由于失访、意外事故、或到观察结束时仍存活等原因，无法知道确切的生存时间，它提供了不完全的信息，称为不完全数据（截尾数据、删失数据:censordata）。始点　　　　　　　　　终点“生存”的概念生物生存与死亡仪器始使正常与出现故障疾病产生与治愈疾病治愈与复发阴性与阳性起始事件随访时间终点事件疾病确诊死亡治疗开始死亡治疗开始痊愈接触危险物出现

3、反映截尾数据的处理因为不太好处理截尾数据，很多临床研究工作者常常将失访或中止等原因造成的截尾数据在分析时抛弃。截尾数据提供的信息虽然是不完全的，但也很有价值，不应随便删掉它。例某研究者追踪100名病人经治疗后的生存情况，第1年有30人死亡，第3年时，有20人死亡，有40人失访(退出观察)，10人存活。试估计其生存率。表4是否去掉截尾数据不同情况去掉截尾数据不去掉截尾数据n=60n=100生存数生存率生存数生存率1年3030/60=50%7070/100=70%3年1010/60=13%10？随访记录表随访资料记录记录的项目通常包括处理组别，开始观察日期，终止观察日期，结局，生存

4、时间等。9例病人的随访记录病号性别开始日期终止日期结局处理1男08/31/8210/31/89死亡手术2男08/31/8208/28/86失访非手术3女10/30/8303/31/90死亡非手术4男12/01/8410/01/87死亡非手术5女01/01/8410/01/88死亡手术6男07/01/8510/01/88死亡手术7男08/31/8712/30/90生存手术8女07/11/8612/17/90死亡手术9男08/31/8610/01/90死亡非手术9例病人随访记录的数据库nsextimeoutcometreat11711214003061041310504116131

5、1713018041191410死亡概率(mortalityprobability)是指死于某时段内的可能性大小.记为q，年死亡概率计算公式为：某年内死亡数q＝───────某年年初人口数若年内有删失，则分母用校正人口数：校正人口数＝年初人口数－1/2删失数（２）生存资料常计算的几种率生存概率(survivalprobability)表示在某单位时段开始时存活的个体到该时段结束时仍存活的可能性大小,记为p。年生存概率计算公式为：活满某一年人数p＝1－q＝────────某年年初人口数若年内有删失，则分母用校正人口数。生存率与生存函数生存率是研究对象存活时间长于t的概率，它是时间

6、t的函数。若令s(t)为任意时刻t的生存率，T为生存期，得s(t)=p(T≥t)0≤t<∞，称s(t)为生存率函数，简称生存函数（３）生存分析的主要内容第一，描述生存过程研究生存时间的分布特点，估计生存率，生存曲线；第二，比较生存过程（假设检验）对两组或多组生存率进行比较；第三，影响生存时间的因素分析了解影响生存过程的主要因素为改善预后提供指导。例在对资料进行描述时：5名癌症患者存活时间（月）610142020n=5平均生存时间,mean=18，median=１４78+2535+50当有截尾数据时，?２.生存率估计（描述）医学研究中的生存资料分布常常不规则、不确定或未知分布，因

7、而常用非参数法估计生存率。根据样本含量的大小可分别选择乘积极限估计法（小样本时）；寿命表法（大样本时）。（1）乘积限估计法Product-limitmethod简称积限法或PL法,它是由统计学家Kaplan和Meier于1958年首先提出的,因此又称为Kaplan-Meier法.基本思想：将生存时间（包括截尾数据）逐个由小到大依次排列，并对其中的每个死亡点进行死亡概率、生存概率和生存率估计。应用条件：数据个数较少时。步骤：1）对生存时间从小到大进行排序2）列出各时点ti死亡例数di3）列出各