14生存分析.ppt

,Click to edit Master title style,Click to edit Master text styles,Second level,Third level,Fourth level,Fifth level,Click to edit Master title style,Click to edit Master text styles,Second level,Third level,Fourth level,Fifth level,Click to edit Master title style,Click to edit Master text styles,Second level,Third level,Fourth level,Fifth level,*,*,Click to edit Master title style,Click to edit Master text styles,Second level,Third level,Fourth level,Fifth level,*,*,Click to edit Master title style,Click to edit Master text styles,Second level,Third level,Fourth level,Fifth level,*,*,无忧,PPT,整理发布,Click to edit Master title style,Click to edit Master text styles,Second level,Third level,Fourth level,Fifth level,*,*,Click to edit Master title style,Click to edit Master text styles,Second level,Third level,Fourth level,Fifth level,*,*,Click to edit Master title style,Click to edit Master text styles,Second level,Third level,Fourth level,Fifth level,*,*,Click to edit Master title style,Click to edit Master text styles,Second level,Third level,Fourth level,Fifth level,*,*,Click to edit Master title style,Click to edit Master text styles,Second level,Third level,Fourth level,Fifth level,*,*,Click to edit Master title style,Click to edit Master text styles,Second level,Third level,Fourth level,Fifth level,*,*,Click to edit Master title style,Click to edit Master text styles,Second level,Third level,Fourth level,Fifth level,*,*,医学统计学,第十四章 生存分析,在医学研究中，常常用追踪,（,follow up,）,的方式来研究事物发展的规律，如：了解某药物的疗效、手术后的存活时间、某医疗仪器设备的使用寿命。,特点,:,追踪研究的现象都要经过一段时间,统计学上将这段时间称为生存时间,生存分析：将终点事件和生存时间结合起来分析的一类统计分析方法。,Survival Analysis,生存时间：终点事件与起始事件之间的时间间隔，常用,t,表示。,完全数据（,complete data,）：观察到结局（如,24,）,删失数据（,censored data,）：截尾数据，未观察到结局，右删失（如,24,+,）,第一节 生存分析的基本概念,一、生存数据及其特点,产生删失数据的原因,（,1,）,到研究结束时结局仍未发生,（,2,）,失访,（,3,）,结局起因于其他原因,生存数据的特点,同时考虑生存结局和生存时间,生存时间可能含有删失数据,生存时间的分布很复杂，通常不服从正态分布,Survival analysis,图,14-1,中，完全数据：,1,号、,5,号,删失数据：,2,号、,3,号、,4,号,图,14-1,生存时间原始记录示意图,1.,生存率（,survival rate,）：生存函数,观察对象,的生存时间,T,大于某时刻,t,的概率,，用,S,(,t,),表示。,0,S,(,t,)1,资料无删失数据,资料有删失数据,其中，,p,i,(,i,=1,2,k,),为各分时段的生存概率,生存率,:,累积生存概率,(,cumulative probability of survival,),二、生存分析常用统计指标,2.,中位生存期,（,median survival time,）,：半数 生存期,50,的个体尚存活的时间,3.,风险函数（,hazard function,）：,危险率函数,生存时间已达到,t,的观察对象在时刻,t,的瞬时死亡,率,，,用,表示,。,h,(,t,),P,(,t,T,5cm,组生存曲线,3.,绘制生存曲线,Kaplan,Meier methods,Edward Kaplan,Paul Meier,：各组在时间,t,i,上的实际死亡数,：各组在时间,t,i,上的理论死亡数,基本思想：在,H,0,成立时，根据,t,i,时点的死亡率，可计算出,各组的理论死亡数，则检验统计量为：,二、生存率的比较,1.,log-rank,检验,Nathan Mantel,表,14-3,两种肿瘤直径患者术后生存曲线比较的,log-rank,检验计算表,对例,14-2,的,log,rank,检验步骤,H,0,：,S,1,(,t,)=,S,2,(,t,),H,1,：,S,1,(,t,),S,2,(,t,),0.05,两条总体生存曲线相同,两条总体生存曲线不同,（,1,）建立检验假设，确定检验水准,（,2,）计算统计量 值,log-rank test,按肿瘤,2cm,计算，,按肿瘤,5,cm,计算,，,P,5,cm,患者。,（,3,）,确定概率，作出统计推论,、,和 意义同,log-rank,检验,g,为组数，为权重,Log,rank,：,w,i,=1,远期差异,Breslow,：,w,i,=,n,i,近期差异,2.,Breslow,检验,Norman Breslow,例,14-2,资料采用,Breslow,检验,结论同,log-rank,检验,。,注意：,两种方法的应用条件相同，即各组生存,曲线呈比例风险关系，生存 曲线不能有交叉。,生存曲线有交叉时，不适合做生存曲线的整体,比较。,Breslow,test,生存分析的多变量分析方法特点：,Logistic,回归不能同时处理结局变量和生存时间。,生存时间分布类型的复杂性不满足多元线性回归条件的要求。,多元线性回归与,Logistic,回归均不能利用不完全数据提供的信息。,第三节 多变量,Cox,回归分析,1.,模型的基本形式,h,(,t,X,),：,观察对象生存到时刻的风险函数,h,0,(,t,),：,基准风险函数，,X,1,=,X,2,=,X,m,0,时,t,时刻,的风险函数,:,可能与生存时间有关的,m,个自变量,:,回归系数,一组待估计的参数,。,一、,Cox,回归模型,2.,模型的参数解释,及相对危险度,计算,Cox,模型,可,变换,为,风险比,（,hazard ratio,HR,）,或相对危险度任两个个,体风险函数之比,PHREG,j,：,在其他因素不变的条件下，变量,X,j,每增加一个单位,所引起的相对危险度的自然对数。,exp(,j,),：,在其他因素不变的条件下，变量,X,j,每增加一,个单位所引起的相对危险度。,j,0,，,exp(,j,)1,，,X,j,为危险因素,j,0,，,exp(,j,)=2,化疗,X,5,否,=0,，是,=1,绝经,X,6,否,=1,，是,=1,生存时间,t,(,月,),生存结局,Y,删失,=0,，复发,=1,表,14-4,乳腺癌手术治疗的预后影响因素及赋值,No.,X,1,X,2,X,3,X,4,X,5,X,6,t,Y,1,56,1,0,2,1,1,9,0,2,32,1,1,1,1,0,25,0,3,81,0,0,1,0,1,39,0,4,35,0,1,1,1,0,6,0,5,41,1,1,3,0,0,13,1,6,52,1,1,3,1,0,26,1,7,49,1,0,2,1,0,86,1,65,46,1,1,2,0,0,2,1,66,55,1,1,3,1,1,3,0,67,33,1,0,1,1,0,20,0,68,64,1,0,3,1,1,28,1,表,14-5 68,例乳腺癌患者手术后的生存时间（月）及影响因素,变量,Wald,1.550,0.518,8.944,0.003,4.711,(1.706,13.008),0.959,0.297,10.434,0.001,2.609,(1.458,4.668),表,14-6 68,例乳腺癌患者,Cox,回归分析结果（）,淋巴结转移和肿瘤大小是影响乳腺癌患者术后复发的危险因素,；,有淋巴结转移者的复发风险是无淋巴结转移者的,4.711,倍；肿瘤大小每增加一级，复发风险增加,2.609,倍。,1.,终点事件和起始事件,：,根据研究目的明确规定,；,是相对的,，但,一旦确定，则不能在研究过程中随意改变,。,2.,样本含量,：,一般在,40,例以上；当协变量增加时也应适当增加，,一般,为观察协变量的,5-20,倍；两组资料比较时，最好两组例数基本一致,；,随访观察时，要尽量避免失访。,四、注意事项,3.,模型假定：,要求资料满足比例风险假定,，,可以根据变量分组的,Kaplan-Meier,生存曲线是否交叉进行判断,。,如不满足,该条件,，则需采用时变（,time-dependent,）协变量模型或非比例风险模型进行分析,。,4,.,Cox,分析结果中的偏回归系数,：,不能直接用于比较不同因素的影响大小，需通过标准化回归系数进行比较。,小 结,1.,生存分析是将观察结局和出现这一结局所经历的时间结合起来分析的一种统计分析方法，其主要特点是可能含有删失数据、生存时间呈偏态分布。,2.,生存分析常用的统计指标有生存率、中位生存期和风险函数。其中最常用的是生存率，其表达方式是生存率曲线，即以观察（随访）时间为横轴，以生存率为纵轴各个时间点所对应的生存率曲线图。生存率曲线的计算可以使用乘积限法,（,Kaplan-Meier,法）,。,3.,对生存率曲线比较可以使用,log-rank,检验和,Breslow,检验两种非参数检验方法，前者对组间死亡远期差异较为敏感，而后者对组间死亡近期差异更为敏感。,4.,Cox,比例风险回归模型主要用于生存资料的影响因素分析、多变量生存预测和调整其它影响因素后的组间生存比较。模型中回归系数表示相应的自变量相对危险度的自然对数,。,（方 亚）,