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第十四章 生存分析

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第十四章生存分析第一节 Life Tables过程14.1.1 主要功能14.1.2 实例操作第二节 Kaplan-Meier过程14.2.1 主要功能14.2.2 实例操作第三节 Cox Regression过程14.3.1 主要功能14.3.2 实例操作在临床诊疗工作的评价中，慢性疾病的预后一般不适合用治愈率、病死率等指标来考核，因为其无法在短时间内明确判断预后情况，为此，只能对患者进行长期随访，统计一定时期后的生存或死亡情况以判断诊疗效果。

这就是生存分析。

第一节 Life Tables过程14.1.1 主要功能调用此过程时，系统将采用即寿命表分析法，完成对病例随访资料在任意指定时点的生存状况评价。

返回目录返回全书目录14.1.2 实例操作［例14-1］用中药+化疗（中药组，16例）和单纯化疗（对照组，10例）两种疗法治疗白血病患者后，随访记录存活情况如下所示，试比较两组的生存率。

14.1.2.1 数据准备激活数据管理窗口，定义变量名：随访月数的变量名为TIME，是否死亡的变量名为DEATH，分组（即中药组与对照组）的变量名为GROUP。

输入原始数据：随访月数按原数值；是否死亡的，是为1，否为0；分组的，中药组为1，对照组为2。

14.1.2.2 统计分析激活Statistics菜单选Survival中的Life Tables...项，弹出Life Tables对话框（图14.1）。

从对话框左侧的变量列表中选time，点击 钮使之进入time框；在Display Time Intervals 栏中定义需要显示生存率的时点，本例要求从0个月显示至48个月，间隔为2个月，故在0 through框中输入48，在by框中输入2。

选death，点击 钮使之进入Status框，点击Define Event...钮弹出Life Tables:Define Event for Status Variable对话框，在Single value栏中输入1，表明death = 1为发生死亡事件者；点击Continue钮返回Life Tables对话框。

选group，点击 钮使之进入Factor框，点击Define Range...钮，弹出Life Tables:Define Range for Factor Variable对话框，定义分组的范围，在Mininum框中输入1，在Maxinum框中输入2，点击Continue钮返回Life Tables对话框。

图14.1 生存资料的寿命表分析对话框点击Options...钮弹出Life Tables: Options对话框，在Plot栏中选Survival项，要求绘制生存率曲线图；在Compare Levels of First Factor栏中选Overall项，要求作组间生存状况的比较。

之后点击Continue钮返回Life Tables对话框，再点击OK钮即完成分析。

14.1.2.3 结果解释在结果输出窗口中将看到如下统计数据：共有26个观察对象进入分析。

系统先显示中药组（group = 1）的生存状况寿命表，按用户指定，从0月起，隔2个月直至42个月（原指定从0—48个月，但因42个月后，生存概率已为0，故42个月后至48个月的生存状况不再显示），分别显示进入该时点例数（Number Entrng this Intrvl）、从该时点失去的例数（Number Wdrawn Durong Intrvl）、该时点暴露于死亡危险的例数（Number Exposd to Risk）、该时点死亡的例数（Number of Termnl Events）、该时点死亡概率（Propn Terminating）、该时点生存概率（Propn Surviving）、该时点末生存率（Propn Surv at End）、单位时点的累积概率（Cumul Probability Densty）、该时点风险比例（Hazard Rate）、生存率的标准误（SE of Cumul Surviving）、单位时点累积概率的标准误（SE of Probability Densty）、风险比例的标准误（SE of Hazard Rate）。

如本例，用中药+化疗的方式治疗白血病患者，至8个月时，死亡率为17.39%，生存概率为82.61%，生存率为66.38%，风险比例为9.52%。

至42个月时，生存概率和生存率均为0，此时风险比例为100%。

中药组的50%生存率在19.44个月。

对照组同类结果的显示，因在16个月时生存概率已为0，故仅从0月起，隔2个月至16个月止。

分析显示，单纯用化疗，白血病患者的半数生存率约在16个月多一点，比中药组少三个月。

Number Number Number Number Cumul SE of SE ofIntrvl Entrng Wdrawn Exposd of Propn Propn Propn Proba- Cumul Proba- SE o Start this During to Termnl Termi- Sur- Surv bility Hazard Sur- bility Haz Time Intrvl Intrvl Risk Events nating viving at End Densty Rate viving Densty R ------ ------ ------ ------ ------ ------ ------ ------ ------ ------ ------ ------ ------ .0 16.0 .0 16.0 .0 .0000 1.0000 1.0000 .0000 .0000 .0000 .0000 .000 2.0 16.0 .0 16.0 1.0 .0625 .9375 .9375 .0313 .0323 .0605 .0303 .03 4.0 15.0 1.0 14.5 .0 .0000 1.0000 .9375 .0000 .0000 .0605 .0000 .00 6.0 14.0 .0 14.0 2.0 .1429 .8571 .8036 .0670 .0769 .1019 .0441 .05 8.0 12.0 1.0 11.5 2.0 .1739 .8261 .6638 .0699 .0952 .1231 .0458 .06 10.0 9.0 1.0 8.5 .0 .0000 1.0000 .6638 .0000 .0000 .1231 .0000 .00 12.0 8.0 1.0 7.5 1.0 .1333 .8667 .5753 .0443 .0714 .1348 .0420 .07 14.0 6.0 .0 6.0 .0 .0000 1.0000 .5753 .0000 .0000 .1348 .0000 .00 16.0 6.0 .0 6.0 .0 .0000 1.0000 .5753 .0000 .0000 .1348 .0000 .00 18.0 6.0 1.0 5.5 1.0 .1818 .8182 .4707 .0523 .1000 .1453 .0489 .09 20.0 4.0 .0 4.0 .0 .0000 1.0000 .4707 .0000 .0000 .1453 .0000 .00 22.0 4.0 .0 4.0 .0 .0000 1.0000 .4707 .0000 .0000 .1453 .0000 .00 24.0 4.0 1.0 3.5 .0 .0000 1.0000 .4707 .0000 .0000 .1453 .0000 .00 26.0 3.0 1.0 2.5 .0 .0000 1.0000 .4707 .0000 .0000 .1453 .0000 .00 28.0 2.0 .0 2.0 .0 .0000 1.0000 .4707 .0000 .0000 .1453 .0000 .00 30.0 2.0 1.0 1.5 .0 .0000 1.0000 .4707 .0000 .0000 .1453 .0000 .00 32.0 1.0 .0 1.0 .0 .0000 1.0000 .4707 .0000 .0000 .1453 .0000 .00 34.0 1.0 .0 1.0 .0 .0000 1.0000 .4707 .0000 .0000 .1453 .0000 .00 36.0 1.0 .0 1.0 .0 .0000 1.0000 .4707 .0000 .0000 .1453 .0000 .00 38.0 1.0 .0 1.0 .0 .0000 1.0000 .4707 .0000 .0000 .1453 .0000 .00 40.0 1.0 .0 1.0 .0 .0000 1.0000 .4707 .0000 .0000 .1453 .0000 .00 42.0 1.0 .0 1.0 1.0 1.0000 .0000 .0000 .2354 1.0000 .0000 .0727 .00The median survival time for these data is 19.44Life TableSurvival Variable TIMEfor GROUP = 2Number Number Number Number Cumul SE of SE ofIntrvl Entrng Wdrawn Exposd of Propn Propn Propn Proba- Cumul Proba- SE o Start this During to Termnl Termi- Sur- Surv bility Hazard Sur- bility Haz Time Intrvl Intrvl Risk Events nating viving at End Densty Rate viving Densty R ------ ------ ------ ------ ------ ------ ------ ------ ------ ------ ------ ------ ------ .0 10.0 1.0 9.5 .0 .0000 1.0000 1.0000 .0000 .0000 .0000 .0000 .000 2.0 9.0 1.0 8.5 1.0 .1176 .8824 .8824 .0588 .0625 .1105 .0553 .06 4.0 7.0 .0 7.0 .0 .0000 1.0000 .8824 .0000 .0000 .1105 .0000 .00 6.0 7.0 2.0 6.0 1.0 .1667 .8333 .7353 .0735 .0909 .1628 .0678 .09 8.0 4.0 .0 4.0 .0 .0000 1.0000 .7353 .0000 .0000 .1628 .0000 .00 10.0 4.0 1.0 3.5 1.0 .2857 .7143 .5252 .1050 .1667 .2122 .0918 .16接着显示两组比较的结果。

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十四、生存分析

十四、生存分析


沈毅
Kaplan-meier过程
对组间生存函数的差异进行检验的方法 Log Rank法和Breslow法较为常用 浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室 沈毅
Kaplan-meier过程
Survival：累积生存率估计，选中，表明要求将各观察
样本的生存率存入原始数据库中 Standard error of survival：累积生存率估计的标准误
1 2 3 4
分析结果
1. 所关心事件的观察单位数的比，即各组的死亡概率 2.各组的生存概率 3. 至本组段上限的生存函数估计值，由各组的生存概率累积相乘所得。
4. 概率密度，所有个体在时点t后单位时间内死亡概率估计值。
浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室
沈毅
Life-Tables过程 （1）寿命表Ⅲ
浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室
沈毅
Life-Tables过程
例2：某医院对114名男性胃癌患者接受手术后的生存情况 进行了11年的随访，得到数据（lifetb.sav）如下
浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室
沈毅
Life-Tables过程
失访
死 亡
浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室
124，143，12+，159+，190+，196+，197+，205+，219+
浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室
沈毅
Kaplan-meier过程
浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室
沈毅
Kaplan-meier过程
时间变量 结局变量
分组变量
浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室
沈毅
应用统计学生存分析课件

应用统计学生存分析课件


计算方法
通过概率函数或累积分布函数进行计 算。
风险函数
定义
描述在某一时间点之前发生事件的概率密度函数。
计算方法
通过概率密度函数进行计算。
应用场景
在风险评估、可靠性工程等领域，需要了解在某 一时间点之前发生故障或失效的概率密度。
失效率函数
1 2 3
定义 描述在某一时间点之后发生事件的概率密度函数。
比较与选择
根据数据特性和研究目的选择合适的生存模 型，并进行模型比较和验证。
PART 03
生存分析的统计方法
生存分析的参数模型
参数模型定义
01
参数模型是一种假定数据遵循某种特定分布的模型，如Weibull
分布、Logistic分布等。
参数模型的估计
02
通过最大似然估计或最小二乘法等统计方法，对模型的参数进
机器故障的生存分析
总结词
介绍机器故障生存分析的基本概念和方法， 包括数据收集、模型选择和结果解释等。
详细描述
机器故障的生存分析是一种用于预测机器故 障时间和进行故障诊断的统计分析方法。通 过对机器运行过程中的监测数据（如温度、 压力、振动等）进行收集，利用生存分析模 型（如加速寿命试验模型、可靠性模型等） 对机器的寿命和故障模式进行分析，从而为 机器维护和故障预测提供依据。
生存分析的应用前景
临床医学
在临床医学领域，生存分析可用于评估治疗方案的效果、预测患者 的生存时间和预后情况。
药物研 发
在药物研发过程中，利用生存分析对药物的疗效和安全性进行评价， 加速药物的研发进程。
公共卫生
在公共卫生领域，生存分析可用于研究疾病的流行趋势、评估预防措 施的效果，为公共卫生决策提供科学依据。
生存分析的基本方法

生存分析的基本方法

生存分析的基本方法生存分析是一种用于研究生命过程中事件发生率的统计方法。

它可以应用于医学、流行病学、社会科学等领域，用于分析和预测个体的生存时间或事件发生的概率。

本文将介绍生存分析的基本方法，包括生存函数、风险比、半生存时间、生存曲线和生存率表等。

生存分析的基本思想是通过比较观察时间和事件发生时间来估计生存率或者事件发生率。

观察时间是指个体从开始被观察到事件发生之间的时间段，也称为生存时间。

事件发生时间是指个体从开始被观察到事件发生的时间点。

生存函数是生存分析的核心概念之一。

生存函数描述的是个体在给定时间内存活下来的概率。

生存函数通常用S(t)表示，其中t是给定的时间点。

生存函数是一个在[0,1]区间上的递减函数，表示从0时刻到t时刻存活下来的概率。

风险比是生存分析的另一个重要概念。

风险比表示在一个时间段内，某个因素对事件发生率的影响。

风险比通常用hazard表示，是一个在[0,∞)区间上的非负数。

风险比越大，表示事件发生的风险越高。

半生存时间是指个体在给定的时间段内生存下来的时间的中位数。

它是生存数据的一个重要指标，可以用来描述生存数据的分布情况。

半生存时间越长，表示生存能力越强。

生存曲线是用来描述不同时间段个体存活下来的比例。

生存曲线通常是一个递减的曲线，随着时间的推移，曲线的斜率越来越陡峭，表示个体存活的概率逐渐减小。

生存率表是一种用表格形式表示的生存数据汇总。

生存率表通常包括时间段、观察个体数、事件发生个体数、累积观察个体数、累积事件发生个体数和生存函数等内容。

生存率表可以帮助研究人员更直观地了解生存数据的分布情况。

生存分析的方法还包括生存回归分析、生存树分析、生存指标筛选等。

生存回归分析是一种用于分析多个因素对生存数据的影响的方法，可以用来确定生存数据中重要的预测因素。

生存树分析是一种用于构建生存数据分类模型的方法，可以用于预测个体的存活概率。

生存指标筛选是一种用于选择生存数据中重要的预测指标的方法，可以帮助研究人员更准确地预测个体的生存时间。

2023年专升本考试大纲 《预防医学》考试要求

2023年专升本考试大纲 《预防医学》考试要求

《预防医学》考试要求I、考试性质为挑选专科生中优秀的学生进入普通高等学校专升本学生，特举办此考试。

该考试所包含的内容将大致稳定，试题形式多种，具有对学生把握课程的较强识别、区分能力。

II、考试内容及要求第一篇流行病学第一章绪论掌握流行病学定义及流行病学定义的诠释，流行病学的应用。

熟悉流行病学的原理。

了解流行病学发展史，流行病学的特点，流行病学与其他学科的关系，流行病学的展望。

第二章疾病的分布掌握疾病分布的概念。

熟悉疾病频率测量指标，描述疾病流行强度的常用术语。

了解疾病人群分布、地区分布和时间分布的特征与变化规律。

第三章描述性研究掌握描述性研究的概念、种类、用途；现况研究的概念及特点；普查、抽样调查的概念、用途。

熟悉生态学研究、个案调查、病例报告、病例分析的概念、用途；现况调查实施步骤、数据分析、常见偏倚及控制方法。

了解调查表的编制；生态学研究的方法和局限性。

第四章队列研究掌握队列研究的定义、基本原理和方法，队列研究的设计与资料整理分析，包括累计发病率、发病密度、相对危险度、归因危险度及人群归因危险度等指标的计算方法及其流行病学意义。

熟悉队列研究的特点、研究类型；队列研究的偏倚及其控制方法；队列研究的优缺点。

了解队列研究的实施步骤、样本大小的估计、随访方法、人年的计算、率的显著性检验。

第五章病例对照研究掌握病例对照研究的基本原理；匹配的原理和方法；病例与对照的来源与选择；资料整理和数据分析的基本方法；OR的含义及其在病例对照研究中的意义；。

熟悉病例对照研究的一般步骤；分层分析的概念及应用，病例对照研究中常见的偏倚及其控制方法；病例对照研究的优点及局限性。

了解实施病例对照研究应注意的问题。

第六章实验流行病学掌握实验流行病学的定义、基本特点、流行病学实验的类型：临床试验、现场试验、社区试验。

熟悉实验流行病学研究与队列研究优缺点的比较。

了解实验流行病学研究优缺点和应注意的问题。

第七章筛检掌握筛检的定义、评价筛检试验真实性的指标的计算及意义。