Kaplan Meier生存曲线 - EmpowerStats Data Analysis for.docx

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1、KM生存曲线与累积发生率此模块绘制KaplanMeier生存曲线和死亡曲线，还可以绘制累积发生率曲线用于有竞争风险的资料分析。对于分类型的危险因素，显示不同亚组（不同暴露状态下）生存率随时间的变化。危险险因素必须分类变量。例1，练习项目PREG数据分析如下：输出结果KaplanMeierSurvivalCurveOutcome:PREGTime:CYCLECYCLEN.RiskN.EventSurvivalStd.err95%CILow95%CIUppHSMK:0170140.80000.04780.71160.8994254180.53330.06040.42720

2、.6659336120.35560.05810.25810.489842470.25190.05280.16710.379751740.19260.04790.11820.313761320.16300.04490.09490.279771120.13330.04130.07260.24488820.10000.03710.04830.20709610.08330.03450.03700.187510410.06250.03150.02330.1680HSMK:11129260.79840.03530.73210.87082103380.50390.04400.424

3、60.5980363240.31190.04110.24090.4040438100.22980.03760.16680.316852770.17030.03390.11520.251762090.09360.02660.05370.163471030.06550.02300.03290.13058720.04680.01990.02040.107710410.03510.01800.01280.096111310.02340.01540.00650.084712210.01170.01130.00180.0775HSMKrecordsn.maxn.starteven

4、tsmedian0.95LCL0.95UCL0707070633231129129129122323Logranktest:implementstheG-rhofamilyofHarringtonandFleming(1982),withweightsoneachdeathofS(t)^rho,whereSistheKaplan-Meierestimateofsurvival.Withrho=0thisisthelog-rankorMantel-Haenszeltest.NObservedExpectedK=0706367.938766793523K=11291221

5、17.061233206477Chisq=0.81056405517135on1degreeoffreedom,p=0.367953540155579输出图形例2.竞争风险资料累积发生率比较在分析某事件发生时间时，如果该感兴趣的事件可能被不同类型的先前事件阻碍，即有竞争风险。例如，白血病患者的复发可能是不可观察的，因为患者在复发诊断前死亡。当存在竞争风险的情况下，Kaplan-Meier估计幸存者功能的方法是有偏见的，因为我们不能假定如果随访时间足够长，受试者将会发生感兴趣的事件。累积发生率（CIF）是给定事件发生的子分布，被广泛应用于竞争风险分析。下载练习数据bmt

6、.xls(http://r.empowerstats.cn/empowerStats/exdata/bmt.xls),该数据有408条记录5个变量，其中cause表示随访生存状态，0=删失、1=死亡、2=复发；time表示随访时间；platelet=1表示血小板计数>100*10^9/L,platelet=0表示血小板计数<=100*10^9/L；tcell表示是否T-cell耗尽，1=是、0=否；age表示经标化的病人年龄(age-35)/15。分析血小板分组与结局的关系：点击查看结果：CumulativeIncidenceFunctionforCompetingR

7、iskAnalysis首先列出两种竞争状态编码如下：Outcome:Survivalstatus0Censor1Death2Relapse分别按两种不同竞争状态比较血小板组间风险差异：Time:TIMETestequalityacrossgroupsSurvivalstatusstatpvdfDeath8.6852750.0032081Relapse0.0229070.8796981pv表示p值，可以看出死亡风险两组差异显著，复发风险差异不显著。下面是不同时点不同结局的累积发生率与标准误(.se),其中时点是由输入页面设置的timepoints定义的