生存分析SurvivalAnaly1.ppt

生存分析 survival analysis,内容,生存资料,一些医学事件所经历的时间：从开始观察到事件发生的时间，不是短期内可以明确判断的 乳腺癌病人术后生存时间 幼儿乳牙萌出的时间 白血病病人化疗后缓解持续的时间 两种方法治疗某慢性病产生疗效的时间 针对这类生存资料的分析方法：生存分析,生存分析,生存分析 基本目的 描述生存过程 比较不同人群的生存过程 分析生存时间的相关因素,研究既有事件的发生时间又有事件结局资料的统计学方法,强调所研究问题的结果变量是某一事件发生的时间,生存资料的特点,生存资料的特点 随访资料 时间和结局(失效、删失) 有不完全数据 通常不服从正态分布,生存资料,3,1,5,2,4,1992.03.04,2001.12.31,生存分析的基本概念-终点事件/起始事件,终点事件outcome event：失效事件 failure event， 指研究者所关心的特定事件，如死亡、复发、出牙；,起始事件：标志研究对象生存过程开始的特征事件 称为起始事件，与终点事件相对应，如确诊、手术、 开始采取措施，开始观察,生存时间survival time(失效时间failure time)：终点事件与被观察对象发生终点事件之间所经历的时间间隔，用t表示 要获得准确的生存时间 研究目的不同，时间单位不同，使用恰当的时间单位 从疾病确诊到死亡 从治疗开始到治愈 从出生到第一颗乳牙萌出,生存分析的基本概念-生存时间,生存分析的基本概念-死亡概率/生存概率,死亡概率q：在某时间区间内的被观察对象在 该时间区间内(无失访)死亡的概率估计,生存概率p：在某时间区间内(无失访)的被观察 对象在该时间区间内生存的概率估计,终检censoring：删失值，在终点事件发生前，由于某种原因被观察对象的观测过程终止了 右删失：终点事件发生在最后一次观察的右方 特点：不完全信息(不知道确切生存时间)，但可知真实的生存时间不会短于现在观察到的时间。 发生的原因 失访 随访结束时仍存活 死于其他原因 治疗措施改变,生存分析的基本概念-终检,生存函数 (累计生存概率)：个体生存时间大于t的概率。任一时刻t对应的生存函数就是该时点的生存率。 S(0)=1； 2年生存率：个体生存时间超过2年的概率S(2) 生存曲线：所有时点的生存率构成生存曲线,生存分析的基本概念-生存率,生存率计算 无删失： 有删失：需分段计算各时间段的生存概率pi ，然后利用概率乘法将pi相乘得到t时刻的生存率 第i个时段开始的人数为 ，在第i个时段内死亡人数为 ，删失人数为 ，则 ,生存分析的基本概念-生存率,乘积极限法(K-M法)估计生存率,适用于原始数据的资料 例：研究人员对20名某肿瘤术后病人进行跟踪随访三年，记录他们的生存时间。试估计生存率绘制生存曲线，资料如下,3， 5+，5，8，9，9，9+，9+，11，15，15+， 16，20，20+，25，28，28+，28+，28+，32,乘积极限法(K-M法)估计生存率,总体生存率的区间估计,K-M法计算的样本生存率是总体生存率的点估计 区间估计： SE是标准误,生存曲线及中位生存期,生存曲线 survival curve：以随访时间为横坐标，生存率为纵坐标绘制的曲线 中位生存期median survival time：半数生存时间/平均生存时间，恰好由50%个体存活s(t)=0.5的时间 生存时间一般为非正态，故用中位生存期 可采用内插法计算： t0.5=20.4(月) 如果生存期最长的死亡对象的生存率高于50%，则无法估计中位生存期。,适用于大样本资料 数据按时间区间分组 利用删失资料信息，按删失资料对进行校正 区间中的删失个体折算半个人时,生存寿命表法计算生存率,寿命表法计算生存率,例：10.2,生存率曲线的比较,Log-rank检验：时序检验，属于非参数方法，比较整个生存时间的分布 大样本卡方检验 2条或多条生存曲线比较 H0：总体生存率曲线相同 H1：总体生存率曲线不同,例10.3：现有两组白血病病人的随访研究资料，其缓解时间（周）记录如下，现欲比较治疗组与安慰剂组的病人生存曲线是否一样？ 资料 治疗组(第1组)： 6，6，6，7，10，13，16，22，23，6+，9+，10+，11+，17+，19+，20+，25+，32+，32+，34+，35+ 安慰剂组（第2组）：1，1，2，2，3，4，4，5，5，8，8，8，8，11，11，12，12，15，17，22，23,生存率曲线的比较,两组生存曲线的统计描述,Log-rank test 方法,计算Log-rank检验统计量,H0为真时，Log-rank统计量2服从自由度为1的卡方分布,Log-rank 检验的实例计算,本例的检验统计量计算为 查卡方界值表，P0.001，基于两组生存曲线的位置，可以认为试验组的生存率高于对照组，差异有统计学意义。,Stata软件实现,一、用Stata软件计算生存率及95可信区间 1.定义生存分析的时间变量是time,结果变量是status stset time status 2.显示Kaplan-Meier方法的计算生存率结果 sts list,Stata软件实现,二、用Stata软件绘制生存曲线 1.定义生存分析的时间变量是time,结果变量是status stset time status 2. 绘制Kaplan-Meier法估计的生存曲线 sts graph,Stata软件实现,三、用Stata软件进行Log Rank检验 1.确定生存分析的