《生存分析医学生》PPT课件

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1、2024/8/261引例现用新旧两种方法治疗某癌病现用新旧两种方法治疗某癌病患者各患者各100人，结果如下表，试评价其人，结果如下表，试评价其疗效疗效表表3新旧两种方法治疗某癌病新旧两种方法治疗某癌病死亡人数死亡人数 新法组新法组 旧法组旧法组 RRRR一年一年 16 15 1.0116 15 1.01二年二年 25 35 25 35 0.700.70五年五年 40 80 0.50 * 40 80 0.50 * 2024/8/2622024/8/263一、基本概念一、基本概念生存时间（survival time)：疾病治疗的预后情况，一方面看结局好坏，另一方面还要看出现这种结局所经历的时间长短

2、。所经历的时间称为生存时间。完全与不完全数据 一部分研究对象可观察到死亡，从而得到准确的生存时间，所提供的信息是完全的，称为完全数据；另一部分病人由于失访、意外事故、或到观察结束时仍存活等原因，无法知道确切的生存时间，它提供了不完全的信息，称为不完全数据（截尾数据、删失数据:censor datacensor data）。2024/8/264始点终点2024/8/265始点终点2024/8/266生存分析(survival analysis)：生存时间一般是通过随访收集。不完全数据提供了部分信息。须要用专门的方法进行统计处理，这类统计方法起源于对寿命资料的统计分析，故称为生存分析。 2024/

3、8/267“生存生存”的概念的概念生物生存生物生存 与死亡与死亡 仪器始使正常 与出现故障疾病产生 与治愈疾病治愈 与复发 阴性 与阳性2024/8/268 截尾数据的处理 因为不太好处理截尾数据，很多临床研究工作者常常将失访或中止等原因造成的截尾数据在分析时抛弃。截尾数据提供的信息虽然是不完全的，但也很有价值，不应随便删掉它。2024/8/269 生存分析的主要内容生存分析的主要内容第一，描述生存过程 研究生存时间的分布特点，估计生存研究生存时间的分布特点，估计生存率，生存曲线；率，生存曲线；第二，比较生存过程（假设检验） 对两组或多组生存率进行比较；对两组或多组生存率进行比较；第三，影响生

4、存时间的因素分析 了了解解影影响响生生存存过过程程的的主主要要因因素素为为改改善善预后提供指导预后提供指导。2024/8/2610例在对资料进行描述时： 5名癌症患者存活时间（月） 6 10 14 20 206 10 14 20 20 n=5 n=5 平均生存时间平均生存时间, , mean=18mean=18，median=78+2535+50当有截尾数据时，?2024/8/2611 死亡概率(mortalityprobability)是指死于某时段内的可能性大小.记为q，年死亡概率计算公式为： 某年内死亡数q 某年年初人口数若年内有删失，则分母用校正人口数：校正人口数年初人口数校正人口数年

5、初人口数 1/ 2 1/ 2 删失数删失数二、生存资料常计算的几种率2024/8/2612死亡概率（死亡概率（2 2）死亡概率是指已活满t时刻的个体，在此后一段时期内（t至 ）死亡的可能性。死亡概率的计算公式为 2024/8/2613若t至 内有截尾值，上式的死亡概率也偏低，可对分母加以调整，为：如果很短，即 时，死亡概率为t时刻的瞬时死亡概率，或称为危险函数（hazard function, h(t)），其意义为刚刚活过t时刻的个体在t时刻死亡的概率。2024/8/2614 生存概率生存概率(survival probability)(survival probability)表表示示在在某

6、某单单位位时时段段开开始始时时存存活活的的个个体体到到该该时时段段结结束束时时仍仍存存活活的的可可能能性性大大小小, ,记记为为p p。年生存概率计算公式为：。年生存概率计算公式为： 活满某一年人数活满某一年人数p p 1 1q q 某年年初人口数某年年初人口数若年内有删失，则分母用校正人口数。若年内有删失，则分母用校正人口数。2024/8/2615若若在在t t至至 时时段段内内有有截截尾尾值值，也也应应计算调整生存概率计算调整生存概率生存概率与死亡概率之间有以下关系生存概率与死亡概率之间有以下关系: : p=1-q p=1-q 2024/8/2616生存率与生存函数生存率与生存函数累积生存

7、概率，简称累积生存概率，简称生存率，是指生存率，是指病人经过病人经过t t个时间单位之后仍存活个时间单位之后仍存活的概率。的概率。若令若令s(t)s(t)为任意时刻为任意时刻t t的生存率，的生存率，T T为为生存期，得生存期，得s(t)=p(Tt) 0t s(t)=p(Tt) 0t ，称，称s(t)s(t)为生存率函数，简称生存函数为生存率函数，简称生存函数2024/8/2617三、生存率估计（描述）三、生存率估计（描述） 医学研究中的生存资料分布常常不规医学研究中的生存资料分布常常不规则、不确定或未知分布，因而常用非则、不确定或未知分布，因而常用非参数法估计生存率。参数法估计生存率。 根据

8、样本含量的大小可分别选择根据样本含量的大小可分别选择乘积极限估计法乘积极限估计法（小样本时）（小样本时）寿命表法寿命表法（大样本时）（大样本时）2024/8/26181.乘积限估计法乘积限估计法Product-limitmethod简称积限法或简称积限法或PLPL法法, ,直接用概率乘法原理估计生直接用概率乘法原理估计生存率，它是由统计学家存率，它是由统计学家KaplanKaplan和和MeierMeier于于19581958年年首先提出的首先提出的, ,因此又称为因此又称为Kaplan-MeierKaplan-Meier法法. .基本思想：基本思想：将生存时间（包括截尾数据）逐个由将生存时间

9、（包括截尾数据）逐个由小到大依次排列，并对其中的每个死亡点进行死小到大依次排列，并对其中的每个死亡点进行死亡概率、生存概率和生存率估计。亡概率、生存概率和生存率估计。 应用条件：应用条件：数据个数较少时。数据个数较少时。2024/8/26192.寿命表法寿命表法（Lifetablemethod） 简称简称LTLT法。法。 基本思想：基本思想：随访时间划分成若干个时间随访时间划分成若干个时间区间，区间，t t时刻的生存率为时刻的生存率为t t时刻前各时间区时刻前各时间区间生存概率的乘积。间生存概率的乘积。 应用条件：应用条件：数据个数多，经分组时应用。数据个数多，经分组时应用。2024/8/26

10、203.Kaplan-meier法计算生存率法计算生存率此此法法计计算算生生存存率率时时，先先将将每每个个个个体体的的生生存存时时间间按按照照由由小小到到大大的的顺顺序序排排列列，排排序序时时若若截截尾尾值值与与非非截截尾尾值值的的观观察察时时间间相相同同，则则规规定定非非截截尾尾值值小小于于截截尾尾值值，排排在在截截尾尾值之前。值之前。然然后后依依次次计计算算出出各各时时段段的的死死亡亡概概率率、生生存存概概率率，进进而而计计算算出出从从观观察察开开始始至至各各时时刻的生存率及其标准误。刻的生存率及其标准误。2024/8/2621小样本生存分析小样本生存分析 Kaplan-MeierKapl

11、an-Meier方法在方法在SPSSSPSS中的实现中的实现生存状态：生存状态：1 1死亡，死亡，0 0截尾截尾2024/8/2622SPSS软件实现方法软件实现方法FileOpen相应数据文件相应数据文件AnalyzeSurvivalKaplan-MeierTime(时间时间)StatusDefineeventsinglevalue(1)ContinueOK2024/8/26232024/8/2624选择选项选择选项2024/8/26252024/8/2626例1：某临床试验对某临床试验对20名第名第III或第或第IV期黑期黑色素瘤的患者进行随访研究，截至研究色素瘤的患者进行随访研究，截至研

12、究期结束，记录的生存资料见下表，试计期结束，记录的生存资料见下表，试计算算100周的生存率。周的生存率。4.4.大样本寿命表法大样本寿命表法2024/8/2627表表1 201 20名第名第IIIIII或第或第IVIV期黑色素瘤的患者的期黑色素瘤的患者的治疗后的生存时间（周）治疗后的生存时间（周）12.8077.2015.6082.4024.00+87.20+26.4094.40+29.2097.20+30.80+106.00+39.20114.80+42.00117.20+58.40+140.00+72.00+168.00+2024/8/2628v建立数据文件建立数据文件“生存分析生存分析.

13、sav.sav”v定义两个变量：定义两个变量：v反应变量，即生存时间变量，反应变量，即生存时间变量，“timetime”v分类变量，即生存状态变量，分类变量，即生存状态变量，“statusstatus”2024/8/2629AnalyzeSurvivalLifeTables.2024/8/26302024/8/2631本例本例100周生存率为周生存率为53%。2024/8/26322024/8/2633 三、生存过程的比较（假设检验）非参数方法非参数方法: : 对数秩检验对数秩检验 ( (log-rank test)log-rank test) 广义广义WilcoxonWilcoxon检验检验

14、 似然比（似然比（Likelihood ratio)Likelihood ratio)检验检验 生存率组间比较实际上是对两条或多条生存生存率组间比较实际上是对两条或多条生存曲线的分布情况比较（齐性检验）曲线的分布情况比较（齐性检验）特点：特点：检验过程一般不顾及生存率，而是利检验过程一般不顾及生存率，而是利用死亡数和死亡率函数作统计推断用死亡数和死亡率函数作统计推断2024/8/2634应用范围应用范围v均为两组或多组生存率比较的方法：均为两组或多组生存率比较的方法：v对对数数秩秩检检验验 LogLogrank rank testtest ：且且近近似似服服从从 WeibullWeibull分

15、分布布， 数数值值较较小小的的失失效效时时间间所所起起的的作作用用较较大大，（是是SASSAS默默认认的的选选项项检验方法）；检验方法）；v广广义义WilcoxonWilcoxon检检验验：最最适适合合数数值值较较大大的的失效时间所起的作用较大。失效时间所起的作用较大。v似似然然比比（Likelihood Likelihood ratio)ratio)检检验验：最最适适合生存资料近似服从指数分布。合生存资料近似服从指数分布。2024/8/2635v例题：例题：2222例非小细胞肺癌患者在不同日期经随机例非小细胞肺癌患者在不同日期经随机化分配到放疗组和放化疗联合组，从缓解出院日化分配到放疗组和放

16、化疗联合组，从缓解出院日开始随访，随访时间（月）见下表，试比较放疗开始随访，随访时间（月）见下表，试比较放疗和放化疗联合两种治疗方案的生存率曲线有无差和放化疗联合两种治疗方案的生存率曲线有无差别。别。v甲（放疗组）：甲（放疗组）：1 1，2 2，3 3，5 5，6 6，9+9+，1111，1313，1616，2626，37+37+v乙（放化疗联合组）：乙（放化疗联合组）：1010，11+11+，1414，1818，2222，2222，2626，3232，3838，40+40+，42+42+2024/8/2636选择检验方法选择检验方法LogrankBreslowTarone-Ware假设检验假设检验2024/8/26372024/8/26382024/8/2639