生存分析模型風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)能力評(píng)價(jià)方法及其應(yīng)用研究.pdf

1、Cox回歸分析模型是生存分析重要的統(tǒng)計(jì)方法。對(duì)于Cox回歸分析常常包含每個(gè)預(yù)后因子所對(duì)應(yīng)的相對(duì)危險(xiǎn)度的點(diǎn)估計(jì)、區(qū)間估計(jì)及假設(shè)檢驗(yàn)的結(jié)果。但是評(píng)價(jià)自變量或自變量組合對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)能力的綜合指標(biāo)較少涉及，而風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)能力評(píng)價(jià)是模型評(píng)價(jià)的重要方面。因此，本研究系統(tǒng)總結(jié)了近年來統(tǒng)計(jì)學(xué)者提出的生存分析回歸模型的預(yù)測(cè)能力評(píng)價(jià)的一系列指標(biāo)，包括廣義R2、Harrell's c指標(biāo)、Somer's D指標(biāo)、一致率(CPE)、時(shí)間依賴(Time-depend

2、ent)的ROC曲線、風(fēng)險(xiǎn)集(Risk-set)ROC曲線等，基于實(shí)際數(shù)據(jù)介紹了這些指標(biāo)的計(jì)算和解釋，同時(shí)通過模擬實(shí)驗(yàn)探討了不同條件下幾類指標(biāo)的穩(wěn)定性和性能，以期對(duì)生存分析模型的預(yù)測(cè)效果評(píng)價(jià)提供方法學(xué)支持。實(shí)際數(shù)據(jù)分析及模擬研究主要內(nèi)容及結(jié)論如下：
　　1.本研究基于實(shí)例1江蘇省乳腺癌患者隨訪數(shù)據(jù)構(gòu)建生存分析回歸模型，建立包含年齡和腫瘤形態(tài)的cox回歸模型。計(jì)算上述風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)能力指標(biāo)評(píng)價(jià)模型預(yù)測(cè)能力。其中廣義R2(R2=0.05)、

3、Harrell's c指標(biāo)(c=0.597)、Somer's D指標(biāo)(D=0.194)、一致率(CPE=0.591)，Time-dependent ROC曲線大小在0.61-0.66之間變化，Riskset ROC曲線在0.55-0.59范圍內(nèi)變化。研究結(jié)果:廣義R2顯示協(xié)變量年齡和腫瘤形態(tài)與反應(yīng)變量乳腺癌預(yù)后關(guān)聯(lián)程度較低，Harrell's c指標(biāo)與一致率及系列ROC曲線下面積顯示類似的取值，按照ROC面積的取值范圍，判別能力較弱;<

4、br>　　實(shí)例2中數(shù)據(jù)來自孫振球主編的《醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)》（第3版）例17-5的應(yīng)用實(shí)例，建立包含治療方法和是否存在淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的Cox回歸模型。其中廣義R2(R2=0.28)、Harrell'sc指標(biāo)(c=0.752)、Somer's D指標(biāo)(D=0.504)、一致率(CPE=0.728)，Time-dependentROC曲線大小在0.74-0.86之間變化，Riskset ROC曲線在0.72-0.76范圍內(nèi)變化。研究結(jié)果:廣義R2顯示協(xié)

5、變量治療方法和淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移與反應(yīng)變量癌癥預(yù)后關(guān)聯(lián)程度較低，Harrell's c指標(biāo)與一致率及系列ROC曲線下面積顯示類似的取值，按照ROC面積的取值范圍，判別能力中等;
　　2.本研究通過設(shè)置不同比例參數(shù)生存時(shí)間分布，不同的協(xié)變量系數(shù)、刪失比例及樣本量，重復(fù)模擬500次，考察3個(gè)主要風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)指標(biāo)包括廣義R2、Harrell's c指標(biāo)、一致率(CPE)的變化趨勢(shì)和穩(wěn)定性。結(jié)果顯示:(1)樣本量和刪失比例的變化。在中、大樣本情況

6、下，廣義R2大小均隨刪失比例的升高而降低，相同比例參數(shù)、回歸系數(shù)、刪失比例下不同樣本的對(duì)應(yīng)廣義R2很接近且預(yù)測(cè)趨勢(shì)線幾乎重合。而Harrell's c指標(biāo)、Somer's D指標(biāo)以及一致率(CPE)受樣本含量和刪失比例變化影響較小，預(yù)測(cè)趨勢(shì)線也幾乎重合;小樣本情形下各指標(biāo)均有高異常值出現(xiàn)，因此對(duì)于小樣本數(shù)據(jù)模型預(yù)測(cè)效果評(píng)價(jià)應(yīng)慎重;(2)生存時(shí)間分布和協(xié)變量參數(shù)變化。相同樣本量和刪失比例條件下，增大生存時(shí)間分布參數(shù)或協(xié)變量系數(shù)，廣義R2和

7、一致率(CPE)呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，Harrell's c指標(biāo)則出現(xiàn)下降趨勢(shì)。
　　(3)當(dāng)協(xié)變量間存在相關(guān)性時(shí)，固定比例參數(shù)、回歸系數(shù)、樣本量、刪失比例下，隨著兩協(xié)變量相關(guān)系數(shù)的增大，廣義R2和CPE均表現(xiàn)出增大趨勢(shì)，Harrell's c指標(biāo)則表現(xiàn)為降低趨勢(shì)。
　　在一定范圍內(nèi)增大樣本含量可以減小預(yù)測(cè)指標(biāo)的95％置信區(qū)間寬度，從而得到更加準(zhǔn)確實(shí)際的預(yù)測(cè)指標(biāo)。雖然Harrell's c指標(biāo)及一致率(CPE)對(duì)數(shù)據(jù)刪失不敏感但小樣