生存分析醫(yī)學生

1、2024/3/23,1,引例 現(xiàn)用新舊兩種方法治療某癌病患者各100人，結(jié)果如下表，試評價其療效 表3　新舊兩種方法治療某癌病　　 死亡人數(shù) 　 新法組 舊法組 RR一年 16 15 1.01,,,,二年 25 35 　 0.70,五年 40 80

2、 0.50 *,,2024/3/23,2,,,生存分析,2024/3/23,3,一、基本概念,生存時間（survival time)：疾病治療的預后情況，一方面看結(jié)局好壞，另一方面還要看出現(xiàn)這種結(jié)局所經(jīng)歷的時間長短。所經(jīng)歷的時間稱為生存時間。　　完全與不完全數(shù)據(jù) 一部分研究對象可觀察到死亡，從而得到準確的生存時間，所提供的信息是完全的，稱為完全數(shù)據(jù)；另一部分病人由于失訪、意外事故、或到觀察結(jié)束時仍存活等原因，無法知道確切的生存

3、時間，它提供了不完全的信息，稱為不完全數(shù)據(jù)（截尾數(shù)據(jù)、刪失數(shù)據(jù):censor data）。,2024/3/23,4,,始點　　　　　　　　　　　終點,,,,,,,,,,2024/3/23,5,,,,,,,,,,始點　　　　　　終點,,,,,2024/3/23,6,,生存分析(survival analysis)：生存時間一般是通過隨訪收集。不完全數(shù)據(jù)提供了部分信息。須要用專門的方法進行統(tǒng)計處理，這類統(tǒng)計方法起源于對壽命資料的統(tǒng)計分析，故

4、稱為生存分析。,2024/3/23,7,,“ 生存”的概念 生物生存 與死亡,儀器始使正常 與出現(xiàn)故障,疾病產(chǎn)生 與治愈,疾病治愈 與復發(fā),陰性 與陽性,2024/3/23,8,截尾數(shù)據(jù)的處理,因為不太好處理截尾數(shù)據(jù)，很多臨床研究工作者常常將失訪或中止等原因造成的截尾數(shù)據(jù)在分析時拋棄。截尾數(shù)據(jù)提供的信息雖然是不完全的，但也很有價值，不應

5、隨便刪掉它。,2024/3/23,9,生存分析的主要內(nèi)容,第一，描述生存過程 研究生存時間的分布特點，估計生存率，生存曲線；　第二，比較生存過程（假設檢驗） 對兩組或多組生存率進行比較；　第三，影響生存時間的因素分析 了解影響生存過程的主要因素為改善預后提供指導。,2024/3/23,10,例在對資料進行描述時： 5名癌癥患者存活時間（月） 6 10 14 20 20

6、 n=5 平均生存時間, mean=18　，median=１４,7 8+ 25 35 + 50 當有截尾數(shù)據(jù)時，?,2024/3/23,11,死亡概率(mortality probability),是指死于某時段內(nèi)的可能性大小.記為q，年死亡概率計算公式為： 　　 某年內(nèi)死亡數(shù)　q ＝ ───────　　 某年年初人口數(shù) 若年內(nèi)有刪失，則分母用校正人口數(shù)：校正人

7、口數(shù)＝年初人口數(shù) － 1/ 2 刪失數(shù),二、生存資料常計算的幾種率,2024/3/23,12,死亡概率（2）,死亡概率是指已活滿t時刻的個體，在此后一段時期內(nèi)（t至 ）死亡的可能性。死亡概率的計算公式為,2024/3/23,13,若t至 內(nèi)有截尾值，上式的死亡概率也偏低，可對分母加以調(diào)整，為：如果很短，即 時，死亡概率為t時刻的瞬時死亡概率，或稱為危險函數(shù)（hazard function

8、, h(t)），其意義為剛剛活過t時刻的個體在t時刻死亡的概率。,2024/3/23,14,生存概率(survival probability),表示在某單位時段開始時存活的個體到該時段結(jié)束時仍存活的可能性大小,記為p。年生存概率計算公式為：　　　　 活滿某一年人數(shù)　p ＝ 1－q ＝ ──────── 某年年初人口數(shù)若年內(nèi)有刪失，則分母用校正人口數(shù)。,2024/3/23,15,若在

9、t至 時段內(nèi)有截尾值，也應計算調(diào)整生存概率生存概率與死亡概率之間有以下關(guān)系: p=1-q,2024/3/23,16,生存率與生存函數(shù),累積生存概率，簡稱生存率，是指病人經(jīng)過t個時間單位之后仍存活的概率。若令s(t)為任意時刻t的生存率，T為生存期，得s(t)=p(T≥t) 0≤t<∞ ，稱s(t)為生存率函數(shù)，簡稱生存函數(shù),2024/3/23,17,三、生存率估計（描述）,醫(yī)學研究中的生存資

10、料分布常常不規(guī)則、不確定或未知分布，因而常用非參數(shù)法估計生存率。 根據(jù)樣本含量的大小可分別選擇乘積極限估計法（小樣本時）壽命表法（大樣本時）,2024/3/23,18,1.乘積限估計法 Product-limit method,簡稱積限法或PL法,直接用概率乘法原理估計生存率，它是由統(tǒng)計學家Kaplan和Meier于1958年首先提出的,因此又稱為Kaplan-Meier法.基本思想：將生存時間（包括截尾數(shù)據(jù)）逐個由小到

11、大依次排列，并對其中的每個死亡點進行死亡概率、生存概率和生存率估計。 應用條件：數(shù)據(jù)個數(shù)較少時。,2024/3/23,19,2.壽命表法（Life table method）,簡稱LT法。 基本思想：隨訪時間劃分成若干個時間區(qū)間，t時刻的生存率為t時刻前各時間區(qū)間生存概率的乘積。 應用條件：數(shù)據(jù)個數(shù)多，經(jīng)分組時應用。,2024/3/23,20,3. Kaplan-meier法計算生存率,此法計算生存率時，先將每個個體的生存

12、時間按照由小到大的順序排列，排序時若截尾值與非截尾值的觀察時間相同，則規(guī)定非截尾值小于截尾值，排在截尾值之前。然后依次計算出各時段的死亡概率、生存概率，進而計算出從觀察開始至各時刻的生存率及其標準誤。,,,2024/3/23,21,小樣本生存分析 Kaplan-Meier方法在SPSS中的實現(xiàn),生存狀態(tài)：1死亡，0截尾,2024/3/23,22,SPSS 軟件實現(xiàn)方法,File→Open→相應數(shù)據(jù)文件→ Analyze→ Survi

13、val→Kaplan-Meier →Time(時間)→Status →Define event →single value(1) →Continue → OK,2024/3/23,23,2024/3/23,24,選擇選項,2024/3/23,25,,,2024/3/23,26,例1：某臨床試驗對20名第III或第IV期黑色素瘤的患者進行隨訪研究，截至研究期結(jié)束，記錄的生存資料見下表，試計算100周的生存率。,4.大樣本壽命表法,2024

14、/3/23,27,表1 20名第III或第IV期黑色素瘤的患者的治療后的生存時間（周）,2024/3/23,28,建立數(shù)據(jù)文件“生存分析.sav”定義兩個變量：反應變量，即生存時間變量，“time”分類變量，即生存狀態(tài)變量，“status”,,,,2024/3/23,29,Analyze—Survival—Life Tables….,2024/3/23,30,2024/3/23,31,,,本例100周生存率為53%。,,202

15、4/3/23,32,,,2024/3/23,33,三、生存過程的比較（假設檢驗）,非參數(shù)方法: 對數(shù)秩檢驗 (log-rank test) 廣義Wilcoxon檢驗 似然比（Likelihood ratio)檢驗,生存率組間比較實際上是對兩條或多條生存曲線的分布情況比較（齊性檢驗）特點：檢驗過程一般不顧及生存率，而是利用死亡數(shù)和死亡率函數(shù)作統(tǒng)計推斷,2024/3/23,34,應用范圍,均為兩組或多組生存率比

16、較的方法：對數(shù)秩檢驗 Log－rank test ：且近似服從 Weibull分布， 數(shù)值較小的失效時間所起的作用較大，（是SAS默認的選項檢驗方法）；廣義Wilcoxon檢驗：最適合數(shù)值較大的失效時間所起的作用較大。似然比（Likelihood ratio)檢驗：最適合生存資料近似服從指數(shù)分布。,2024/3/23,35,例題：22例非小細胞肺癌患者在不同日期經(jīng)隨機化分配到放療組和放化療聯(lián)合組，從緩解出院日開始隨訪，隨訪時間（月

17、）見下表，試比較放療和放化療聯(lián)合兩種治療方案的生存率曲線有無差別。甲（放療組）：1，2，3，5，6，9+，11，13，16，26，37+乙（放化療聯(lián)合組）：10，11+，14，18，22，22，26，32，38，40+，42+,2024/3/23,36,選擇檢驗方法,Log rankBreslowTarone-Ware,假設檢驗,2024/3/23,37,2024/3/23,38,,,2024/3/23,39,,,謝謝大家!