生存20160518讲解.ppt

生存分析;讲授内容;一、生存分析概述;生存时间： 狭义的理解, 生存时间是指从发病到死亡所经历的事件跨度。 从广义的角度讲，是从某种起始事件到达某种终点事件所经历的时间跨度。 ; 起始事件 失效事件 疾病确诊 死亡 治疗开始 痊愈 出院时间 疾病复发 接触危险因素 发病 电灯泡开始使用时间 电灯泡报废时间 新产品上市时间 新产品被使用时间 ;完全数据：观察到了病人的预期终点(失效事件发生)，该病人所提供的关于生存时间的信息是完整的。 截尾数据（censored data）：由于失访、死于其它疾病或研究工作结束时事件尚未发生，未能达到预期的终点，提供的只是不完整的数据信息。 ;病人开始随访时间：诊断、治疗、手术、出院； 病人截止随访的??间； 截止随访的原因： 有关影响预后因素，如年龄、文化程度以及职业、病程、病型、术前健康状况等，以分析各因素对生存率的影响。 ; 生存时间存在不完全数据，不能按照以往的处理缺失值的方法处理生存数据。 生存时间通常不服从正态分布（一般为正偏态分布），因此常用的t检验、F检验等不适用于对生存资料的分析。 ;几个概念：;死亡概率表示年初人口在往后一年中死亡机会的大小。;生存率(survival rate)或生存函数（survival function）：病人经过t个时段后仍存活的可能性。生存率通常随时间 t 的变化而变化，是时间 t 的函数，故又称为生存函数，记为S(t), 0≤S(t)≤1。如资料中无删失数据，直接法计算生存率的公式： 若有删失数据，须分段计算生存概率。假定观察对象在各个时段的生存事件独立，应用概率乘法定理将分段生存概率相乘得到生存率。 ; 生存概率和生存率的区别： 前者为单位时段上存活的条件概率； 后者为从t＝0开始连续若干时段上存活的概率。 ;描述生存过程： 研究生存时间的分布特点，估计生存率； 获得生存率曲线，了解生存率随时间的变化趋势； 计算平均/中位生存时间。 Kaplan-Meier法 由Kaplan和Meier于1958年提出，又称乘积极限法（product-limit method）。 ;KM法原理： 建立在条件概率和概率乘法原理基础上。 生存率与条件概率 S(2) – 2年生存率 S(1) – 1年生存率。 S(2|1) – 生存1年条件下，再能生存一年的概率。 S(2) = S(1)*S(2|1) ;例题 1：某种治疗方案治疗肺癌患者11例，随访时间（月）记录如下： 1，2，3，5，6，9＋，11，13，16，26，37＋ 试估计各时点生存率及标准误。 ;生存率的标准误和总体生存率95%可信区间：从样本资料计算的生存率是总体生存率的点估计，可据此进行总体生存率的区间估计。;;中位生存时间(median survival time) ;① 图示法：结果不一定准确。 生存率为0.5的曲线正好与x轴平行，那中位生存期不止一个； 若曲线上生存率全大于0.5，中位生存时间无法估计。 ② 线性内插法： ;平均生存时间(mean survival time);2. 寿命表法;;三、生存曲线的比较 － log-rank检验;对数秩检验步骤;例 3：22例Ⅲ期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，从缓解出院日开始随访，随访时间（月）如下，试比较放疗和放化疗联合两种治疗方案的生存曲线有无差别。 第一组：放疗组 1，2，3，5，6，9＋，11，13，16，26，37＋ 第二组：放化疗联合组 10，11＋，14，18，22，22，26，32，38，40＋，42＋ ;;;;SAS程序;选择项;生存曲线的比较总结：;Wilcoxon检验（SPSS中称为Breslow检验） aj和ej分别为第j个四格表中某组死亡数的实际频数和理论频数， vj为aj的方差。Nj为第j个四格表的例数。 log-rank检验与Wilcoxon检验的公式相似，但log-rank检验权重为1，而Wilcoxon检验的权重为Nj 。;Log-rank检验和Wilcoxon检验统计量的一般形式： ;似然比检验 其中Nj是第j组的结局例数，Tj是第j组的总时间。 似然比检验与log-rank检验、Wilcoxon检验不同，通常用于服从指数分布的