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最新医学统计学-生存分析

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卫生统计学：生存分析

卫生统计学：生存分析
5年生存率＝期活初满观5年察例例数数
条件生存概率和生存率的计算
例：手术治疗100例食管癌患者，术后1、 2、3年的死亡数分别为10、20、30，若无 截尾数据，试求各年条件生存概率及逐年 生存率。 生存率计算方法：
直接法 概率乘法定理
由例子可看出，生存率与条件生存概 率不同。条件生存概率是单个时段的 结果，而生存率实质上是累积条件生 存概率（cumulative probability of survival），是多个时段的累积结果。 例如，3年生存率是第1年存活，第2年 也存活，第3年还存活的可能性。
42 42 45+
Survival Functions
1.0
.8
.6
.4
组别
乙疗法组
.2
乙疗法组-censored
甲疗法组
0.0
甲疗法组-censored
0
10
20
30
40
50
生存时间
三、中位生存期
中位生存期（median survival time） 又称半数生存期，表示恰好有50％的 个体尚存活的时间。 中位生存期越长，表示疾病的预后越
比较：对不同处理组生存率进行比较，如 比较不同疗法治疗脑瘤的生存率，以了解 哪种治疗方案较优。
影响因素分析：目的是为了探索和了解影 响生存时间长短的因素，或平衡某些因素 影响后，研究某个或某些因素对生存率的 影响。如为改善脑瘤病人的预后，应了解 影响病人预后的主要因素，包括病人的年 龄、性别、病程、肿瘤分期、治疗方案等。
量化值
X1
性别
女=0
男=1
X2 年龄（岁） <40=1
40-60=2
≥60=3
X3 组织学分类

医学统计学--生存分析

医学统计学--生存分析

随访记录
终止 是否 生存 日期 死亡 时间 98/11/29 Y 140 98/12/29 Y 160 98/11/29 失访 99 98/11/25车祸死亡 36
随访研究资料
• 随访资料: • 随访观察某事件出现“某结局”和“结局 出现的时间”的资料统称为随访资料，评价 该资料的统计学方法为生存分析。 • 生存分析是将“结局”与“时间”两个因素 结合一起研究的统计分析方法
起点 起点 死亡
死亡
失访
起点
起点
起点
90年 91年 92年
93年
存活 存活
（研究结束）
（三）生存分析主要研究的内容
• 1.统计描述：用统计指标描述生存过程， 计算不同时间点（t）的生存率
• 2.统计推断：统计检验不同处理方式的生 存过程有无差别
• 3.自变量（x）与时间（t）的关系：影响 生存时间的危险因素分析
•
• 甲药 • 乙药
• 疗效除了应评价“结局”的好坏，结 局所经历的时间长短也是评价疗效重 要的指标。
• 例：收集生存数据和影响预后的因素 。
•
•
• • • • • • • 病例 号 1 2 3 4
某病用不同药后随访记录（天）
预后因素
性别 处理 组 1 A药 2 B药 1 A药 2 B药 开始 日期 98/07/12 98/07/01 98/08/22 98/10/20
讲义例：17-1
• 某人研究手术方法治疗23位肾上腺肿瘤病人的 生存时间（月）如下： • 1，3，5（3），6（3），7，8，10（2），14+， 17，，19+，20+，22+，26+，31+，34，34+，44， 59 • 注：( )括号内的数为相同时间点的人数 • 数据特点: • 1.生存时间的分布为偏态分布, • 2.有截尾值 • 3.每个值包含两个含义，即“t”和状态“死亡 与否”

医学统计学--生存分析

医学统计学--生存分析
1．临床治疗方案或处理措施的效果评价。如恶 性肿瘤手术或化疗后(转移或死亡前)生存时间、
肾移植术后生存时间、心脏起搏器的保留时间、
种植牙的保留时间等。 2．疾病危险因素分析和疾病预后的影响因素分析。 如肺癌发病危险因素分析、肾移植手术效果的影 响因素分析等。
3．特殊人群卫生保健措施的效果评价。如中老 年糖尿病预防效果评价、青少年控制吸烟的健康 教育干预试验效果评价、食管癌高发区干预措施 的效果评价、不同种类宫内节育器的节育效果评 价(宫内保留时间或有效避孕时间)、某疫苗接种 效果评价(观察抗体滴度了解免疫力持续时间或
生存概率 pt
0.9286 0.9231 0.9167 0.9091 0.9000 0.8889 0.8750 0.8571 0.8333 1.0000 0.7500 1.0000 0.5000 1.0000
生存率 S(t)
0.9268 0.8572 0.7858 0.7144 0.6429 0.5715 0.5001 0.4286 0.3571 0.3571 0.2678 0.2678 0.1339 0.1339
生存率(survival rate, survival function)表示 观察对象经历tk个单位时间段后仍存活的可能性。
0 S (t ) 1 。若无截尾数据，则
tk时刻仍存活的例数 S (tk ) P(T tk ) 观察总例数
若有截尾数据，须分时段计算生存概率。假 定观察对象在各个时段的生存事件独立，应用概 率乘法定理：
2. 某时点生存率不能反映整个生存过程，比较时可 能出现不正确的结论。
分析生存资料的统计方法称为生存分析 (survival analysis)。它是将事件的结局和发生 这种结局所经历的时间两个因素综合起来分析 的一种统计方法。它能够处理截尾数据， 并对整个生存过程进行分析或比较。

最新医学统计学第16-章生存分析教案资料

最新医学统计学第16-章生存分析教案资料
-
data li16_1; input count c time; cards; 510 715 6 1 10 4 1 15 5 1 20 4 1 25 4 1 30 0 1 35 2 1 40 1 1 45 2 1 50 ; proc lifetest plots=(s) method=life width=5; time time*c(0); freq count; run;
▲
● 起始事件 ●
▲
●
╳
▲ 终点事件
●
▲
●
▲
╳失 访
●
╳
●
╳
○截 尾
●
○
●
○
研究起点
研究时间
研究终点
图 16-1 队列研究示意
●
○
研究时间 研究起点
研究终点
图 16-2 临床随访研究示意
5、生存时间资料的分布特征
生存时间资料常通过随访获得，因观 察时间长且难以控制混杂因素，再加上存 在截尾数据，规律难以估计，一般为正偏 态分布。
平均生存日 数
60.0
749
60.0
958
第一节 生存分析的基本概念 一、基 本 概 念
1、生存时间 （survival time）是任何两 个有联系事件之间的时间间隔，常用符 号t表示。从狭义的角度来讲，生存时间 指患某种疾病的病人从发病到死亡所经 历的时间。广义的生存时间定义为从某 种起始事件到终点事件所经历的时间。
乙
6
02.6.13
05.5.15
乙7
01.7.1
05.5.15
乙8
01.7.3
03.6.13
乙9
01.8.9
05.5.15

医学统计学-生存分析

医学统计学-生存分析

A meta-analysis is a two-stage process. 提取单个研究的数据，并估计其进行点估计和可信区间; 决定是否合适将结果汇总，若是，计算其汇总值。
Meta分析不仅是简单将单个研究的数据累加
Meta分析
系统综述的特征:最佳证据
*
规范的临床问题
1
全面、完整的资料
2
对原始研究的质量评价，纳入合格的研究
结果解读（2）
结果解读：生存函数
Gehan比分检验：其基本思想是，在假定无效假设（两总体生存曲线相同）成立的前提下，则两样本来自分布相同的总体，两样本的Gehan比分合计V值应为0，若V值偏离0太远，则无效假设成立的可能性就很小。
对数秩检验：其基本思想是，在假定无效假设（两总体生存曲线相同）成立的前提下，可根据不同日期两种处理的期初人数和死亡人数，计算各种处理在各个时期的理论死亡数。若无效假设成立，则实际死亡数与理论死亡数不会相差太大。
检索方法：常未说明 有明确检索策略
文献选择：有潜在偏倚 有明确入选/排除标准
文献评价：方法不统一 有严格评价方法
结果合成：定性 定量/定性
结论推断：有时遵循研究依据 大多遵循研究依据
生存分析的主要内容：
1
描述生存过程（估计生存函数）
2
比较生存过程（比较生存函数）
3
影响生存时间的因素分析
4
SPSS中的菜单位置
第一章
生存率的估计方法有参数法和非参数法。常用非参数法，非参数法主要有二个，即乘积极限法与寿命表法。
01
寿命表法适用于观察例数较多而分组的资料，不同的分组寿命表法的计算结果亦会不同，当分组资料中每一个分组区间中最多只有 1个观察值时，寿命表法的计算结果与乘积极限法完全相同。

医学统计学-生存分析课件

医学统计学-生存分析课件

PPT学习交流
26
【例2】某医院对100例胰腺癌切除术后的患者进行随 访，得资料如下。试分析其生存过程。
PPT学习交流
27
• （7）=（6）-（5）/2
• （8）=（4）/（7）
• （9）= 1-（8）
PPT学习交流
28
PPT学习交流
29
SPSS软件操作
• 第一步：建立变量。
PPT学习交流
30
医学统计学 （11）
PPT学习交流
1
•第一部分
•生存分析
•第二部分
•Meta分析
PPT学习交流
2
•第一部分
•生存分析
PPT学习交流
3
在医学研究中，常常用追踪的方式来研究事 物发展的规律。如：了解某药物的疗效，了解手 术的存活时间，了解某医疗仪器设备使用寿命等 等。
PPT学习交流
4
生存资料的特点
如：急性白血病病人从治疗开始到复发为止之间的缓解期， 冠心病病人两次发作之间的时间间隔，戒烟开始到重新吸烟 之间的时间间隔，接触危险因素到发病的时间间隔等。
生存分析中最基本的问题就是计算生存时间，要明确规定事 件的起点、终点及时间的测度单位，否则就无法分析比较。
PPT学习交流
8
中位生存时间是指寿命中位数，表示有且只有 50%的观察对象还可以活这么长时间。由于截尾 数据的存在，中位生存期的计算不同于普通的中 位数，它可以利用生存函数公式或生存曲线图， 令生存率为50%时，推算出生存时间。
21
• 第三步：生存分析（2）
PPT学习交流
22
• 第三步：生存分析（3）
PPT学习交流
23
• 第四步：结果解读（1）

原题目：医学统计学的生存分析

原题目：医学统计学的生存分析
生存分析是医学统计学中常用的方法之一，用于研究某个事件发生或终止的时间，并分析这个事件与其他相关因素的关系。

本文将介绍生存分析的基本概念、应用场景和常用方法。

1. 基本概念
生存分析是一种统计方法，用于研究个体观测时间的分布和影响这个时间的因素。

其中，个体观测时间指的是从某个初始时间点开始，到某个事件发生或终止的时间间隔。

2. 应用场景
生存分析在医学领域中有着广泛的应用，特别是在研究疾病的发展、治疗效果和生存率等方面。

它可以帮助研究人员比较不同治疗方案的效果，评估疾病的预后和风险因素，并进行患者生存时间的预测。

3. 常用方法
生存分析的常用方法包括Kaplan-Meier曲线、Cox比例风险模型和Log-rank检验等。

Kaplan-Meier曲线是用来描述生存分析结果
的一种方法，可以根据不同组别或不同因素的生存时间进行比较。

Cox比例风险模型可以用来评估各个因素对生存时间的影响，并得到相对风险的估计值。

Log-rank检验则用于比较不同组别或不同因素下的生存时间差异是否显著。

在进行生存分析时，需要注意以下几点：
- 数据收集要准确可靠，避免遗漏或错误的观测；
- 样本量要足够大，以保证结果的可靠性；
- 统计方法要恰当选择，根据研究目的和数据特点采用合适的方法；
- 结果的解读要谨慎，避免过度解读或误导性的解释。

综上所述，生存分析在医学统计学中是一项重要的研究方法，可以帮助研究人员了解事件发生或终止的时间分布规律，并评估影响时间的因素。

在进行生存分析时，需要遵循科学的方法和原则，以确保研究结果的可靠性和准确性。

最新医学统计学第16-章生存分析教案资料


35 40 0.0523 12.5000 5.5902 0
.
0
.
40 45 0.0523 7.5000 5.5902 0.0100 0.00689 0.1
0.068465
45 50 0.0416
.
.
0.00500 0.00494 0.08
0.078384
50
. 0.0345
.
.
.
.
.
.
二、生存分析研究的主要内容
3、影响生存时间的因素分析
通过生存分析模型来探讨影响生存 时间的因素，通常以生存时间和结局为 应变量，而将影响它们的因素作为自变 量，通过拟合生存分析模型，筛选出影 响生存时间的保护因素和风险因素，为 临床治疗及预防提供重要的参考。
三、生存分析的基本方法
1.非参数法：
不论资料呈何分布，可根据样本提 供的顺序统计量，采用乘积极限法、寿 命表法对生存率作估计。对两个及多个 生存率的比较，无效假设是“两组或多 组总体生存时间分布相同”，不对其具 体的分布形式及参数作推断。
0.0523 0.0676 0.0775 0.0822 0.1056 0.1280 0.1656 0 0.2191 0.2722 0
1.0000 0.8750 0.7000 0.5500 0.4500 0.3250 0.2250 0.1250 0.1250 0.0750 0.0500
0 0.1250 0.3000 0.4500 0.5500 0.6750 0.7750 0.8750 0.8750 0.9250 0.9500
2、失效事件（failure event）
一般是指反映治疗效果特征的事件，又称 死亡事件或终点事件。它是根据研究目的所确 定，因此在研究设计时必需明确规定，并在研 究的实施中严格遵守。

最新医学统计学SPSS生存分析实例资料

1-某研究者分别埔免疫疗法、药物与免疫结合疗法治疗黒色卓瘤患者，经随访得到各患者的生存时间（月）见下表.<1）试采用乘积极駁法计算其生存率及其标准谋。

⑵对两组的生存率进行log-rank 验。

<3）绘制生存曲线口BCGf&JT组33,7" Xfi 6.3 2.3 6.4 23.8_h 8 5-5 16.6* 33. V IL 1*药物和BOG结合 4.3 36.9' 乩4，1艮广 5.S 3.0 1L01- 22.1 23.0* 8 10.8+治疗组 2.8 9.2 15.9 4.5 &. 2 出旷氐2+ 7,S+将生存时间按从小到大顺序排列如下：按上述二表将数据输入SPSS软件，其中数据编号为），列（1 ）即时间为匚列（3）即生存结局为s t a t u s,表1为g r o u p l,表2为g r o u p2。

选择Analyze 中的Survival 里的Kaplan-Meier 分析，将Time , Status, Factor 依次选定，option 和C o m p a r e F a c t o r依次设定完成后，得到输出结果，结果分析如下：Survival Table 中：1为BCG治疗组患者生存率(Estimate)及其标准误(Std. Error)的计算结果。

2为药物与BCG结合治疗组患者生存率(Estimate)及其标准误(Std. Error) 的计算结果。

Overall ComparisonsTest of equality of survival distributions for the different levels of group.两组生存率的log-rank检验H o :两种疗法患者生存率相同H i :两种疗法患者的生存率不同 a =0.05采用SPSS 软件对两组生存率进行检验，得到上面 Overall Compariso ns 表，其 中第一行为LogRank 检验结果。

医学统计学中的生存分析方法

医学统计学中的生存分析方法一、引言在医学领域中，了解疾病的生存状况对于预测患者的预后、制定治疗方案以及评估新药疗效至关重要。

为了帮助我们更好地理解疾病的生存情况，医学统计学中的生存分析方法应运而生。

本文将介绍生存分析的基本概念、常用的生存分析方法以及其在医学研究中的应用。

二、生存分析的基本概念生存分析是一种用于研究事件发生时间的统计方法，常用于分析疾病的生存状况。

其核心概念是生存时间（Survival Time）、生存状态（Survival Status）以及危险比（Hazard Ratio）。

生存时间是指从一个特定事件（例如诊断疾病）发生到另一个特定事件（例如死亡或复发）发生的时间间隔。

生存状态是指在某个特定时间点上，观察的个体是否存活。

危险比是比较两组生存时间的风险差异，通常用来评估不同因素对生存时间的影响。

三、常用的生存分析方法1. Kaplan-Meier曲线Kaplan-Meier曲线是一种常用的生存分析方法，它可以估计在不同时间点上的生存概率。

通过绘制Kaplan-Meier曲线，我们可以直观地观察到不同组别、不同变量对生存时间的影响。

2. Log-Rank检验Log-Rank检验是一种常用的假设检验方法，用于比较两组或多组生存曲线之间是否有差异。

通过计算观察到的生存时间与预期生存时间之间的差异，可以判断不同因素对生存时间的影响是否显著。

3. Cox比例风险回归模型Cox比例风险回归模型是一种常用的多变量生存分析方法，用于评估多个因素对生存时间的影响。

该模型可以控制其他潜在影响因素，并计算危险比，从而确定不同因素对生存时间的相对危险性。

四、生存分析方法在医学研究中的应用生存分析方法在医学研究中有着广泛的应用，以下是其中一些典型的例子：1. 癌症研究生存分析方法可以用于评估不同治疗方法对癌症患者生存时间的影响，帮助医生制定个体化的治疗方案。

此外，生存分析还可以确定某种基因突变是否与癌症预后相关，从而为基因治疗提供依据。

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生存资料的特点
➢ (1)包含有结局和时间两个方面的信息。 ➢ (2)结局资料一般为二分类资料，即结局是两对立
相互排斥的事件，如生存与死亡、有效与无效等。 ➢ (3)生存资料一般需经过前瞻性随访观察才能获得
，随访往往从某统一的时点开始，到某规定的时点 结束，所以生存资料有时也称为随访资料。 ➢ (4)由于失访等原因使一些研究对象的生存时间难 判断，导致部分生存时间数据存分析
• 第二步：输入原始数据
医学统计学-生存分析
• 第三步：生存分析（1）
医学统计学-生存分析
• 第三步：生存分析（2）
医学统计学-生存分析
• 第三步：生存分析（3）
医学统计学-生存分析
• 第四步：结果解读（1）
结果解读：生存表基本描述
医学统计学-生存分析
➢ 如：急性白血病病人从治疗开始到复发为止之间的缓解期， 冠心病病人两次发作之间的时间间隔，戒烟开始到重新吸烟 之间的时间间隔，接触危险因素到发病的时间间隔等。
➢ 生存分析中最基本的问题就是计算生存时间，要明确规定事 件的起点、终点及时间的测度单位，否则就无法分析比较。
医学统计学-生存分析
➢ 中位生存时间是指寿命中位数，表示有且只有 50%的观察对象还可以活这么长时间。由于截尾 数据的存在，中位生存期的计算不同于普通的中 位数，它可以利用生存函数公式或生存曲线图， 令生存率为50%时，推算出生存时间。
➢ 死亡函数 ➢ 表示死亡速率的大小。如以t为横坐，f(t) 为纵坐标作出的曲线称为密
度曲线，由曲线上可看出不同时间的死亡速率及死亡高峰时间。纵坐 标越大，其死亡速率越高，如曲线呈现单调下降，则死亡速率越来越 小，如呈现峰值，则为死亡高峰。
医学统计学-生存分析
生存分析的主要内容： 1.描述生存过程（估计生存函数） 2.比较生存过程（比较生存函数） 3.影响生存时间的因素分析
医学统计学-生存分析
SPSS软件操作
• 第一步：建立变量。
医学统计学-生存分析
• 第二步：输入原始数据
医学统计学-生存分析
• 第三步：加权个案
医学统计学-生存分析
• 第四步：生存分析（1）
医学统计学-生存分析
• 第四步：生存分析（2）
医学统计学-生存分析
• 第三步：生存分析（3）
医学统计学-生存分析
医学统计学-生存分析
➢ 生存函数 ➢ 生存概率又称为生存率或生存函数，它表示一个病人的生存
时间长于时间t的概率，用S(t)表示。 ➢ 以时间t为横坐标，S(t)为纵坐标所作的曲线称为生存率曲线,
它是一条下降的曲线，下降的坡度越陡，表示生存率越低或 生存时间越短，其斜率表示死亡速率。
医学统计学-生存分析
医学统计学-生存分析
生存分析基本概念
起始事件是反映生存时间起始特征的事件，如疾 病确诊、某种疾病治疗开始、接触毒物等。
在生存分析随防研究过程中，一部分研究对象可 观察到死亡，可以得到准确的生存时间，它提供 的信息是完全；这种事件称为失效事件，也称之 为死亡事件、终点事件。
医学统计学-生存分析
➢ 生存时间（survival time)是指任何两个有联系事件之间的 时间间隔，常用t表示。狭义的生存时间指患某疾病的病 人从发病到死亡所经历的时间跨度，广义的生存时间定义 为从某种起始事件到终点事件所经历的时间跨度。
医学统计学-生存分析
SPSS中的 菜单位置
医学统计学-生存分析
描述生存过程
➢ 生存率的估计方法有参数法和非参数法。常用非 参数法，非参数法主要有二个，即乘积极限法与 寿命表法。
➢ 乘积极限法，又称Kaplan-Meier法，主要用于观 察例数较少（n<50）而未分组的生存资料；
➢ 寿命表法适用于观察例数较多而分组的资料，不 同的分组寿命表法的计算结果亦会不同，当分组 资料中每一个分组区间中最多只有 1个观察值时， 寿命表法的计算结果与乘积极限法完全相同。
• 第四步：结果解读（1）
结果解读：寿命表描述
医学统计学-生存分析
• 第四步：结果解读（2） 结果解读：生存函数
医学统计学-生存分析
生存曲线的比较
• 对数秩检验：其基本思想是，在假定无效假设 （两总体生存曲线相同）成立的前提下，可根 据不同日期两种处理的期初人数和死亡人数， 计算各种处理在各个时期的理论死亡数。若无 效假设成立，则实际死亡数与理论死亡数不会 相差太大。
医学统计学-生存分析
生存资料的数据类型
• 按观察对象生存时间的完整性可分为两种类型。 ➢ (1)完全数据：指观察起点到发生结局事件的时间
明确、完整的资料，即具有明确完整生存时间的 数据。 ➢ (2)截尾数据：指由于其他因素(非研究因素)导致 观察对象的生存时间难以明确判断，这种生存时 间数据称为截尾数据。也称为截尾值、删失值或 终检值。 ➢ 不论截尾数据的产生原因为何，截尾生存时间的 计算均为观察起点至截尾点所经历的时间，而且 一般情况下其准确的生存时间要长于截尾时间， 常在此类数据的右上角标记“+”。
• 第四步：结果解读（2）
结果解读：生存表统计描述 中位生存时间及95%CI
医学统计学-生存分析
• 第四步：结果解读（3） 结果解读：生存函数图
医学统计学-生存分析
【例2】某医院对100例胰腺癌切除术后的患者 进行随访，得资料如下。试分析其生存过程 。
医学统计学-生存分析
• （7）=（6）-（5）/2 • （8）=（4）/（7） • （9）= 1-医（学统8计）学-生存分析
医学统计学-生存分析
• 乘积极限法：Kaplan-Meier • 寿命表法：寿命表 • 因素分析：Cox回归
医学统计学-生存分析
【例1】某治疗方案治疗晚期肝癌患者7例， 随访时间（月）记录如下。试分析其生存 过程。
医学统计学-生存分析
╳ =
医学统计学-生存分析
医学统计学-生存分析
SPSS软件操作
医学统计学 （11）
医学统计学-生存分析
•第一部分
•生存分析
•第二部分
•Meta分析
医学统计学-生存分析
•第一部分
•生存分析
医学统计学-生存分析
在医学研究中，常常用追踪的方式来研 究事物发展的规律。如：了解某药物的疗 效，了解手术的存活时间，了解某医疗仪 器设备使用寿命等等。
医学统计学-生存分析