《生存分析醫(yī)學生》PPT課件

1、2021-8-101 引例 現(xiàn)用新舊兩種方法治療某癌病現(xiàn)用新舊兩種方法治療某癌病 患者各患者各100人，結(jié)果如下表，試評價其人，結(jié)果如下表，試評價其 療效療效 表表3新舊兩種方法治療某癌病新舊兩種方法治療某癌病 死亡人數(shù)死亡人數(shù) 新法組新法組 舊法組舊法組 RRRR 一年一年 二年二年 25 35 25 35 五年五年 40 80 0.50 40 80 0.50 * * 2021-8-102 2021-8-103 一、基本概念一、基本概念 生存時間（survival time)：疾病治療的預(yù)后 情況，一方面看結(jié)局好壞，另一方面還要看出現(xiàn)這 種結(jié)局所經(jīng)歷的時間長短。所經(jīng)歷的時間稱為生存 時間。

2、完全與不完全數(shù)據(jù) 一部分研究對象可觀察到死亡，從而得到準確的生 存時間，所提供的信息是完全的，稱為完全數(shù)據(jù)； 另一部分病人由于失訪、意外事故、或到觀察結(jié)束 時仍存活等原因，無法知道確切的生存時間，它提 供了不完全的信息，稱為不完全數(shù)據(jù)（截尾數(shù)據(jù)、 刪失數(shù)據(jù):censor datacensor data）。 2021-8-104 始點終點 2021-8-105 始點終點 2021-8-106 生存分析(survival analysis)： 生存時間一般是通過隨訪收集。不 完全數(shù)據(jù)提供了部分信息。須要用 專門的方法進行統(tǒng)計處理，這類統(tǒng) 計方法起源于對壽命資料的統(tǒng)計分 析，故稱為生存分析。 202

3、1-8-107 “ 生存生存”的概念的概念 生物生存生物生存 與死亡與死亡 儀器始使正常 與出現(xiàn)故障 疾病產(chǎn)生 與治愈 疾病治愈 與復(fù)發(fā) 陰性 與陽性 2021-8-108 截尾數(shù)據(jù)的處理 因為不太好處理截尾數(shù)據(jù)，很多 臨床研究工作者常常將失訪或中止 等原因造成的截尾數(shù)據(jù)在分析時拋 棄。截尾數(shù)據(jù)提供的信息雖然是不 完全的，但也很有價值，不應(yīng)隨便 刪掉它。 2021-8-109 研究生存時間的分布特點，估計生存研究生存時間的分布特點，估計生存 率，生存曲線；率，生存曲線； 對兩組或多組生存率進行比較；對兩組或多組生存率進行比較； 了解影響生存過程的主要因素為改善了解影響生存過程的主要因素為改善

4、預(yù)后提供指導(dǎo)預(yù)后提供指導(dǎo)。 2021-8-1010 例在對資料進行描述時： 5名癌癥患者存活時間（月） 6 10 14 20 206 10 14 20 20 n=5 n=5 平均生存時間平均生存時間, , mean=18mean=18，median= 7 8+ 25 35 + 50 當有截尾數(shù)據(jù)時，? 2021-8-1011 死亡概率 (mortality probability) 是指死于某時段內(nèi)的可能性大小.記為q，年死 亡概率計算公式為： 某年內(nèi)死亡數(shù) q 某年年初人口數(shù) 若年內(nèi)有刪失，則分母用校正人口數(shù)： 校正人口數(shù)年初人口數(shù)校正人口數(shù)年初人口數(shù) 1/ 2 1/ 2 刪失數(shù)刪失數(shù) 二、

5、生存資料常計算的幾種率 2021-8-1012 死亡概率（死亡概率（2 2） 死亡概率是指已活滿t時刻的個體，在此后一 段時期內(nèi)（t至 ）死亡的可能性。死亡概 率的計算公式為 時刻的個體數(shù)活過 數(shù)時段內(nèi)死于本病的個體至 t ttt q tt 2021-8-1013 若t至 內(nèi)有截尾值，上式的死亡概率 也偏低，可對分母加以調(diào)整，為： 如果很短，即 時，死亡概率為t時 刻的瞬時死亡概率，或稱為危險函數(shù)（hazard function, h(t)），其意義為剛剛活過t時刻 的個體在t時刻死亡的概率。 2/期內(nèi)截尾值個數(shù)時刻的個體數(shù)活過 數(shù)時段內(nèi)死于本病的個體至 t ttt q 0t tt 2021-

6、8-1014 生存概率生存概率 (survival probability)(survival probability) 表示在某單位時段開始時存活的個體到表示在某單位時段開始時存活的個體到 該時段結(jié)束時仍存活的可能性大小該時段結(jié)束時仍存活的可能性大小, ,記記 為為p p。年生存概率計算公式為：。年生存概率計算公式為： 活滿某一年人數(shù)活滿某一年人數(shù) p p 1 1q q 某年年初人口數(shù)某年年初人口數(shù) 若年內(nèi)有刪失，則分母用校正人口數(shù)。若年內(nèi)有刪失，則分母用校正人口數(shù)。 2021-8-1015 若在若在t t至至 時段內(nèi)有截尾值，也應(yīng)時段內(nèi)有截尾值，也應(yīng) 計算調(diào)整生存概率計算調(diào)整生存概率 生存

7、概率與死亡概率之間有以下關(guān)系生存概率與死亡概率之間有以下關(guān)系: : p=1-q p=1-q tt 2/截尾值個數(shù)時刻觀察的個體數(shù) 時刻仍存活的個體數(shù) t tt p 2021-8-1016 生存率與生存函數(shù)生存率與生存函數(shù) 累積生存概率，簡稱累積生存概率，簡稱生存率，是指生存率，是指 病人經(jīng)過病人經(jīng)過t t個時間單位之后仍存活個時間單位之后仍存活 的概率。的概率。 若令若令s(t)s(t)為任意時刻為任意時刻t t的生存率，的生存率，T T為為 生存期，得生存期，得s(t)=p(Tt) 0t s(t)=p(Tt) 0t ， 稱稱s(t)s(t)為生存率函數(shù)，簡稱生存函數(shù)為生存率函數(shù)，簡稱生存函數(shù)

8、 觀察病人總數(shù) 時刻仍存活的例數(shù)t tTPtS)()( kkk ppptTPtS 21 )()( 2021-8-1017 三、生存率估計（描述）三、生存率估計（描述） 醫(yī)學研究中的生存資料分布常常不規(guī)醫(yī)學研究中的生存資料分布常常不規(guī) 則、不確定或未知分布，因而常用非則、不確定或未知分布，因而常用非 參數(shù)法估計生存率。參數(shù)法估計生存率。 根據(jù)樣本含量的大小可分別選擇根據(jù)樣本含量的大小可分別選擇 乘積極限估計法乘積極限估計法（小樣本時）（小樣本時） 壽命表法壽命表法（大樣本時）（大樣本時） 2021-8-1018 1.乘積限估計法乘積限估計法 Product-limit method 簡稱積限法或

9、簡稱積限法或PLPL法法, ,直接用概率乘法原理估計生直接用概率乘法原理估計生 存率，它是由統(tǒng)計學家存率，它是由統(tǒng)計學家KaplanKaplan和和MeierMeier于于19581958年年 首先提出的首先提出的, ,因此又稱為因此又稱為Kaplan-MeierKaplan-Meier法法. . 基本思想：基本思想：將生存時間（包括截尾數(shù)據(jù)）逐個將生存時間（包括截尾數(shù)據(jù)）逐個 由小到大依次排列，并對其中的每個死亡點進由小到大依次排列，并對其中的每個死亡點進 行死亡概率、生存概率和生存率估計。行死亡概率、生存概率和生存率估計。 應(yīng)用條件：應(yīng)用條件：數(shù)據(jù)個數(shù)較少時。數(shù)據(jù)個數(shù)較少時。 2021-8

10、-1019 2.壽命表法壽命表法 （Life table method） 簡稱簡稱LTLT法。法。 基本思想：基本思想：隨訪時間劃分成若干個時間隨訪時間劃分成若干個時間 區(qū)間，區(qū)間，t t時刻的生存率為時刻的生存率為t t時刻前各時間區(qū)時刻前各時間區(qū) 間生存概率的乘積。間生存概率的乘積。 應(yīng)用條件：應(yīng)用條件：數(shù)據(jù)個數(shù)多，經(jīng)分組時應(yīng)用。數(shù)據(jù)個數(shù)多，經(jīng)分組時應(yīng)用。 2021-8-1020 3. Kaplan-meier法計算生存率法計算生存率 此法計算生存率時，先將每個個體的生此法計算生存率時，先將每個個體的生 存時間按照由小到大的順序排列，排序存時間按照由小到大的順序排列，排序 時若截尾值與非截

11、尾值的觀察時間相同，時若截尾值與非截尾值的觀察時間相同， 則規(guī)定非截尾值小于截尾值，排在截尾則規(guī)定非截尾值小于截尾值，排在截尾 值之前。值之前。 然后依次計算出各時段的死亡概率、生然后依次計算出各時段的死亡概率、生 存概率，進而計算出從觀察開始至各時存概率，進而計算出從觀察開始至各時 刻的生存率及其標準誤?？痰纳媛始捌錁藴收`。 2021-8-1021 小樣本生存分析小樣本生存分析 Kaplan-MeierKaplan-Meier方法在方法在SPSSSPSS中的實現(xiàn)中的實現(xiàn) 生存狀態(tài)：生存狀態(tài)：1 1死亡，死亡，0 0截尾截尾 2021-8-1022 SPSS 軟件實現(xiàn)方法軟件實現(xiàn)方法 Fil

12、eOpen相應(yīng)數(shù)據(jù)文件相應(yīng)數(shù)據(jù)文件 Analyze SurvivalKaplan-Meier Time(時時 間間)Status Define event single value(1) Continue OK 2021-8-1023 2021-8-1024 選擇選項選擇選項 2021-8-1025 M Me ea an ns s a an nd d M Me ed di ia an ns s f fo or r S Su ur rv vi iv va al l T Ti im me e 246.66775.00699.654393.679133.00043.27448.182217.818

13、EstimateStd. ErrorLower BoundUpper Bound 95% Confidence Interval EstimateStd. ErrorLower BoundUpper Bound 95% Confidence Interval MeanaMedian Estimation is limited to the largest survival time if it is censored. a. 2021-8-1026 例1：某臨床試驗對某臨床試驗對20名第名第III或第或第IV期期 黑色素瘤的患者進行隨訪研究，截至研黑色素瘤的患者進行隨訪研究，截至研 究期結(jié)束，

14、記錄的生存資料見下表，試究期結(jié)束，記錄的生存資料見下表，試 計算計算100周的生存率。周的生存率。 4.4.大樣本壽命表法大樣本壽命表法 2021-8-1027 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 治療后的生存時間（周）治療后的生存時間（周） 12.8077.20 15.6082.40 24.00+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+ 2021-8-1028 v建立數(shù)據(jù)文件建立數(shù)

15、據(jù)文件“生存分析生存分析.sav.sav” v定義兩個變量：定義兩個變量： v反應(yīng)變量，即生存時間變量，反應(yīng)變量，即生存時間變量，“timetime” v分類變量，即生存狀態(tài)變量，分類變量，即生存狀態(tài)變量，“statusstatus” 2021-8-1029 AnalyzeSurvivalLife Tables. 2021-8-1030 2021-8-1031 L Li if fe e T Ta ab bl le e a a 20020.0002.10.90.90.07 18217.0003.18.82.74.10 13112.5001.08.92.68.11 11110.5001.10.90

16、.62.12 937.5001.13.87.53.13 533.5000.001.00.53.13 202.0000.001.00.53.13 211.5000.001.00.53.13 11.5000.001.00.53.13 Interval Start Time 0 20 40 60 80 100 120 140 160 Number Entering Interval Number Withdrawing during Interval Number Exposed to Risk Number of Terminal Events Proportion Terminating Pro

17、portion Surviving Cumulative Proportion Surviving at End of Interval Std. Error of Cumulative Proportion Surviving at End of Interval The median survival time is 160.0000 a. .07.005.003.01.00 .10.008.004.01.01 .11.003.003.00.00 .12.003.003.01.00 .13.004.004.01.01 .13.000.000.00.00 .13.000.000.00.00

18、.13.000.000.00.00 .13.000.000.00.00 Std. Error of Cumulative Proportion Surviving at End of Interval Probability Density Std. Error of Probability DensityHazard Rate Std. Error of Hazard Rate 本例本例100周生存率為周生存率為 53%。 2021-8-1032 2021-8-1033 非參數(shù)方法非參數(shù)方法: : 對數(shù)秩檢驗對數(shù)秩檢驗 ( (log-rank test)log-rank test) 廣義廣義

19、WilcoxonWilcoxon檢驗檢驗 似然比（似然比（Likelihood ratio)Likelihood ratio)檢驗檢驗 生存率組間比較實際上是對兩條或多條生存生存率組間比較實際上是對兩條或多條生存 曲線的分布情況比較（齊性檢驗）曲線的分布情況比較（齊性檢驗） 特點：特點：檢驗過程一般不顧及生存率，而是利檢驗過程一般不顧及生存率，而是利 用死亡數(shù)和死亡率函數(shù)作統(tǒng)計推斷用死亡數(shù)和死亡率函數(shù)作統(tǒng)計推斷 2021-8-1034 應(yīng)用范圍應(yīng)用范圍 v均為兩組或多組生存率比較的方法：均為兩組或多組生存率比較的方法： v對數(shù)秩檢驗對數(shù)秩檢驗 LogLogrank testrank test

20、：且近似：且近似 服從服從 WeibullWeibull分布，分布， 數(shù)值較小的失效時數(shù)值較小的失效時 間所起的作用較大，（是間所起的作用較大，（是SASSAS默認的選項默認的選項 檢驗方法）；檢驗方法）； v廣義廣義WilcoxonWilcoxon檢驗檢驗：最適合數(shù)值較大的最適合數(shù)值較大的 失效時間所起的作用較大。失效時間所起的作用較大。 v似然比（似然比（Likelihood ratio)Likelihood ratio)檢驗：檢驗：最適最適 合生存資料近似服從指數(shù)分布。合生存資料近似服從指數(shù)分布。 2021-8-1035 v例題：例題：2222例非小細胞肺癌患者在不同日期經(jīng)隨機例非小細胞

21、肺癌患者在不同日期經(jīng)隨機 化分配到放療組和放化療聯(lián)合組，從緩解出院日化分配到放療組和放化療聯(lián)合組，從緩解出院日 開始隨訪，隨訪時間（月）見下表，試比較放療開始隨訪，隨訪時間（月）見下表，試比較放療 和放化療聯(lián)合兩種治療方案的生存率曲線有無差和放化療聯(lián)合兩種治療方案的生存率曲線有無差 別。別。 v甲（放療組）：甲（放療組）：1 1，2 2，3 3，5 5，6 6，9+9+，1111，1313， 1616，2626，37+37+ v乙（放化療聯(lián)合組）：乙（放化療聯(lián)合組）：1010，11+11+，1414，1818，2222， 2222，2626，3232，3838，40+40+，42+42+ 2021-8-1036 選擇檢驗方法選擇檢驗方法 Log rank Breslow Tarone-Ware 假設(shè)檢驗假設(shè)檢驗 檢驗 兩總體生存曲線不相同 兩總體生存曲線相同 Logrank H H 05. 0 : : 1 0 2021-8-1037 2021-8-1038 M Me ea