暨南大学研究生课程医学统计学17-生存分析.ppt

第十七章 生存分析Survival Analysis 暨南大学医学院医学统计学教研室 林汉生 第一节 生存分析的基本概念 问题的引出 基本概念 资料收集 生存分析的基本方法 问题的引出 生存分析 是将事件发生的结果和随访时间两个因素结合在一起进行分析的一种统计方法。它能充分利用所得到的研究信息，更加准确地评价和比较随访资料。 一、基本概念 生存时间 失效事件与起始事件 截尾值 生存率与风险函数 死亡概率与死亡密度函数 1. 生存时间（survival time） 从某种起始事件到终点事件所经历的时间跨度 肾移植术后到死亡的时间跨度 急性白血病病人从治疗开始到复发的缓解期 2. 失效事件与起始事件 失效事件（failure event， terminating event ）：指反映治疗效果特征的事件，又称死亡事件、终点事件。 起始事件（initial event）：是反映生存时间起始特征的事件，如确诊、治疗开始。 3. 完全数据（complete data） 指从起点至终止事件（如死亡）所经历的时间，即死者的存活时间。如对乳腺癌病人的术后生存情况进行随访，观察到病人死于乳腺癌疾病，可得到准确的生存时间，这类数据称为完全数据。 4. 截尾值 （censored value） 由于中途失访、死于其它原因、改变防治方案和研究工作结束时终止事件尚未发生，使得部分病人不能随访到底，称为截尾。 从起点到截尾点所经历的时间，称为截尾数据。习惯记为140+天，3 +月。 截尾数据也能提供部分信息，说明病人在某时刻之前没有死亡。。 5. 生存概率与生存率 生存概率：表示一个观察对象从开始观察到时间t为止的生存概率，它是一个随时间下降的函数。 1 - 生存概率 = 死亡概率 生存函数（survival function）又称为累积生存率，简称生存率。表示观察对象生存时间大于t的概率。 S(t)=P(T t )=p1.p2 . p3…pk 生存函数又称为累积生存率，简称生存率 如3年生存率的表达： S(3)=P(T 3) = p1.p2 . p3 p1，p2和p3为1年，2年和3年各个时段的生存概率。 3年生存率是第1年存活，第2年存活，第3年还存活的累积结果。习惯上仍称之为生存率。 指将各个时点的生存率连接在一起的曲线 7. 半数生存期(median survival time) 表示恰好有50%的个体可以活这么长时间。 计算方法不同于普通的中位数，需要处理缺失值 二、资料收集 随访内容 随访方式 随访资料的记录与整理 生存分析的主要内容 （一）随访的内容 每个观察对象有明确的开始随访时间，如： 入院时间、出院时间、 确诊时间、开始治疗时间 随访的结局和终止随访时间（研究结束时间） 死与本病（完全数据） 死于它病 、失访、终止随访时观察对象仍存活（截尾值）。 记录影响生存的有关因素，如年龄，组织类型，术后放疗等。 （二）随访方式 （三）随访资料的记录与整理 项目包括； 开始观察日期， 终止观察日期 结局 死于本病 死亡事件（完全数据） 死于它病 失访 截尾值（不完全数据） 终止观察时还生存 有关因素：年龄、性别等 5例肝癌病人随访记录 （四）生存分析的主要内容 描述生存过程 比较生存过程 生存过程的影响因素分析 1. 描述生存过程 包括研究生存时间的分布特点，估计生存率，生存率曲线等。例如，根据白血病化疗后的缓解年数资料，可以估计不同年数的缓解率P（T t），如 P（T 4）、 P（T 10）等 ，也可以获得这些病人的缓解率曲线。 2. 比较生存过程 在获得生存率及其标准误的估计值后，进行两组或多组生存率比较。例如比较不同方案治疗白血病的缓解率曲线，以了解哪种方案较优。 3. 生存过程的影响因素分析 例如，为了改善食管癌手术后的预后，应该了解影响病人预后的主要因素，从而在手术前、后加以预防和干预。这些因素可以是病人的年龄、肿瘤部位、侵及深度、TNM分期、肿瘤长径、切缘长度、残端情况、组织类型、术前放疗、淋巴结转移数，等。通常用Cox回归模型分析。 第二节 生存率的估计与生存曲线 Kaplan-Meier法（乘积极限法）：直接用概率乘法原理估计生存率，主要用于小样本。 寿命表法（life-table method）:当样本例数足够多时，乘积极限法可按时间划分组段后计算（少用，不讲）。 生存率的Kaplan-Meier法估计 例17-1：有人研究了甲种手术方法治疗肾上腺肿瘤病人的生存情况，定义从手术后到病人死亡的时间为生存时间，得到的生存时间（月）如