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同学们好
我是中南大学湘雅公共卫生学院王乐三老师
今天我们一起来学习生存分析中的基本概念
我们知道在临床疗效的比较中间
常用的疗效评价指标
如治愈率
有效率生存率的
它主要是依据资料后的一个结局情况
来进行一个评价
那么仅仅考虑结局的好坏
不考虑出现结局所经历的时间长短
那么临床疗效的评价是不全面的
例如慢性病的中长期疗效评价
目前难以治愈的恶性肿瘤的
疾病的一个疗效评价
那么他们的治愈率有效率没有大的一个变化
所以我们在考虑这么一个结局的这个时候
不仅仅要考虑它的治愈率
有效率
那么还要同时要进一步考虑
它的这么一个事件
这个事件
那么深层分析就是将事物发生的
这么一个结果和随访的时间
两个因素结合在一起进行分析的
一种统计学方法
能够充分利用得到的研究信息
更加准确的评价和比较随访的一个资料
那么生存时间我们是
是指从起始事件到终点事件
直接所经历的时间跨度
常用符号T来进行表示
狭义的生存时间
我们是指患某种疾病的病人
从发病到死亡所经历的这么一个时间跨度
例如急性白血病病人
从发病到死亡之间的时间
那么广义的生存时间
我们是从某种形式时间到终点时间
所经历的这么一个时间跨度
比如说冠心病病人两次发作之间的时间间隔
那么在这个里面我们就要注意时间的起点
终点时间的测度单位
这个要明确
那么生存时间的分布
通常不成这么一个正态的分布
而成这么一个偏得的分布
如呈指数的分布
Weibull分布等等
这里我们给大家显示的是
一个是这么一个生存时间的这么一个直方图
第二个那就是我们要了解
起始时间与终点时间
那么起始时间的话就是我们反映生存时间
起始特征的时间
例如疾病的确诊
某种疾病的治疗开始
接触毒物等等
这个时候我们在做设计的时候需要明确规定
那么终点事件就是
反映生存时间终点特征的时间
又称为死亡时间
失效事件
这是根据研究目的确定的
因此在设计时也必须明确规定
并在研究中严格遵守
那么在随访的这么一个过程中间
我们可能会碰到这么一个删失的情况
那么删失是指什么内容
这在随访的过程中间
由于某种原因未能观察到终点时间
所以不知道观察对象的确切
顺着时间他提供的生存时间的信息是不完全的
删失的话可以细分为左删失
区间和右删失
那么右删失是在实践中最常见
我们通常记为T然后在它的上面打加号
例如我们这边讲十加这么一个月
那么这就意味着这个人
至少活了十个月以上
一个是当然产生这么一个删失的可能原因有
第一个到研究截止
日期时感兴趣的终结事件还没有出现
那么也可以因为搬迁等原因
失去联系了失联了
不知感兴趣
终点事件何时发生或是否会发生
还可以是因其他各种原因
例如病人不配合医生
改变治疗方案等中途退出
也可能是死于其他的事件
比如说死于交通事故或者其他的一些疾病
而不是我们感兴趣的这么一个事件
好
下面我们来看一个实际的一个例子
那么这个是一百名HIV阳性患者的
生存时间
生存时间以月及其这么一个影响的因素
我们给大家列出了这么一个几个情况
第一个患者他的这么一个
起始的日期起始的时间
从2004年4月5号
那么这就是它的确诊
她为HIV阳性
那么这就是起始时期
那么钟点日期终点的话
我们定义为它是死于AIDSR死于艾滋病
那么是这个人的话是2007年2月3号
他是因为艾滋病而死亡的
那么这就是我们感兴趣的终点事件发生了
所以它的数据是一个完全的数据
它的这么一个生存的结局是一个完整的
是一个完全提供的数据
是一个完全的数据
那么从起始时间
到终点时间发生这么一个时间
我们把它以月为单位
那么它是34个月
那么像我们观察得的ID是
98号的这么一个病人
那么他的这么一个起始时间是
2002年9月5号把它确诊为HIV阳性
那么到2003年9月5号
他就失访了
不知道
他后面的情况了
只知道在这个日期的时候他还是存活的
并没有发生这么一个死亡的
死于艾滋病的
所以这个人他这是一个不完全的数据
不完全的数据
但是他给我们提供的信息
至少他从HIV阳性之后
那么存活了12个月
以上
12个月以上
那么这个人ID编号为一百的
这么一个个体呢
它是在03年11月13号
把它确诊为HIV阳性的
但是到我们这么一个研究的终止期的时候
这是我们研究的这么一个截至日期
那么它也没有发生
这没有死于AIDS我们感兴趣
事件终点事件没有出现
所以它的话也是一个不完全的数据
那么它这么一个生存时间
就是我们把它表示为61个月以上
61个月以上
所以通过这里我们可以看到生存数据的
它的特点就是同时考虑
生存的结局和生存的时间
那么生存的时间可能含有删失的数据
删失的数据
但是生存时间它的分布很复杂
通常是不服从正态分布的
也就是说生存数据的这么一个结果变量
Y结果变量
它有两个
一个就是时间
T当然是大于零的
第二个就是它的结局的一个状态
结局状态
比如说死亡感兴趣事也发生了
或者是还没有发生出现了这么一个结尾
它的状态这两类
也就是我们同时考虑他的时间
和它的一个结局的一个状态
而结局的状态有死亡或者结尾
下面我们再来看一下生存率
与生存的一个函数
那么我们讲的这么一个生存函数
又称为累计生存率
简称生存率
那么它是指具有协变量X那么
我们可以是我们感兴趣的一组
一组变量
具有协变量X的观察对象其生存时间
T大于时间小T的这么一个概率
我们常用这么一个符号来进行一个表达
来表示
那么在实际工作中间生存率
我们可以使用生存时间大于T的病人数
与总病人数的这么一个比例来估计
那么它的特点就是说在观察起点的时候
也就是说T等于0的时候
它的生存率是唯一的
但观察期为无穷大的时候
其生存率就为零
第二个我们介绍一下风险函数
风险函数也是一样的
而且具有协变量X以生存到时间T的观察对象
从生存时间T到T加德尔塔X
这一非常小的区间内死亡的一个概率极限
也就是说生存时间已到达t的一群观察对象
在时刻t的瞬间死亡率
你们再看一下死亡概率
由于是个死亡
密度函数
1死亡概率表示一个观察对象从开始到时间T为止的这一个死亡的概率
它是一个随时间上升的一个函数
当T趋于无穷大的时候
死亡概率等于1
等于1
那么它和生存函数之间的关系
就为这么一个关系
这么一个
那么死亡的密度函数表示具有协变量X
的所有观察对象在T时刻的一个瞬时的死亡率
那么它们之间有这么一个关系
生成函数风险函数是Y密度函数
有这么一个关系
这么一个关系
第二个就是我们讲在生存分析里面
我们这个资料的一个收集
那么还用于这么一个随访的
那么我们随访的内容包括哪一些
就要确定开始随访的时间
那么比如说入院的时间
确诊的时间
开始治疗的时间
那么上次上面的例题
我们讲的是HIV阳性
那就把它确诊的事情确诊为HIV的这个
那么随访的结局和终止随访的时间
那么随访的结局在我们刚才上面的例子中间
那就死于艾滋病
这就是它的一个这么一个结局
那么终止随访的时间
终止随访的时间
但随访结局和可能有这么几种
这个可能第一个就是死亡了
也就处理失效了
终止时间就为死亡的时间
第二个就是说生存等中途失访了失访的原因
包括拒绝访问
失去联系或者中途退出
这个实验
也可能是死于其他与研究疾病无关的原因
例如肺癌患者死于心肌梗死
自杀或者车祸的
其中终止随访的时间
那就为死亡的时间
那么也可能是随访进行截止的
那么我们研究随访研究结束的时候
观察对象仍然这个存活
那么终止的随访时间
就被研究的这么一个结束的时间
第三个就是我们在内容的时候
还要记录生存时间的一个有关的因素
比如说患者的年龄
病程术前的健康状况
经济文化职业等
以便分析这些因素对使用生存时间的影响
那么在资料收集中间
我们注意的第二个内容就是随访的方式
随访的方式主要有两种
第一种就是全体观察对象同时接受处理措施
观察到最后一列出现结果
或者事先规定的这么一个随访的截止日期
通常是我们在实验室工作用的这种方式
比如说我们这个图给大家列的
那么我们这一组对象
同时这么一个接受处理到接受处理
然后到最后一列出现结果
结果
那么这个里面的话
我们这是一种这是一种形式
那么第二种形式的话
我们就是全体观察对象
在不同的时间接受治疗处理
完成一定数量随访并列后决定
随访的截止日期
或者按事先规定的时间停止
随访这个是临床实验最常见的形式
也就是我们病人
比如说病人在不同时间接受心脏移植手术
有的病人可能术后20年仍然存活
而随访难以持续那么长的时间
可根据不同的研究内容
按设计的要求观察到预定的时间
比如说三年或者五年截止
随访这是我们这种形式
在不同的这么一个情况下面
病人进来
那么第三个就是生存分析研究的主要内容
第一个那就是描述生存过程
研究生存时间的分布特点
估计生存率及平均存活的时间
绘制生存曲线的
第二个就是比较生存的过程
通过生存率及其标准误
对个样本的生存率进行比较与探讨
个总体的生存过程是否有差别
例如比较手术治疗和化学治疗
乳腺癌患者的生存率以探讨何种方案
治疗的方案效果这个较好
第三个的话就是我们分析影响生存时间的因素
重点是通过生存分析模型
来探讨影响生存时间的因素
通常以生存时间和结局作为应变量
而且影响他们的因素作为自变量
比如说年龄性别病理的分型治疗方式等
通过你和生存分析的模型筛选
影响生存时间的保护因素和有害因素
那么生存分析的这么一个
基本的方法主要是有这么几个
第一个是非参数法
非非参数法
那么采用的方法
我们是有乘积极限法和寿命表法
那么第二个的话
我们可能用的是一个参数法
那么是假定生存时间服从于特定参数的分布
然后根据已知分布的特点
对影响生存的时间来这么一个进行分布
那么也可以用半参数法
那么半参数法兼有参数法和非参数法的特点
主要用于分析影响生存时间和生存率的因素
这个属于一个多因素的分析方法
及典型的方法
就是我们讲的课Cox模型的一个分析的方法
好
今天的内容就到这里
-1. 医学统计学概述
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-2.统计学的几个基本概念
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-3.医学统计工作的基本步骤
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-第一章 绪论--章节测试
-1.频数分布表与频数分布图
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-2.集中趋势描述
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-3.离散趋势描述
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-4.正态分布
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-5.医学参考值范围的制度
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-6.常用相对数
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-7.应用相对数的注意事项
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-8.率的标准化法
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-第二章 计量资料统计描述及计数资料统计描述--章节测试
-1. 均数的抽样误差与标准误差
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-2.t分布
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-3.总体均数的估计
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-4.假设检验的基本原理与步骤
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-5.t检验
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-6.假设检验的注意事项
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-第三章 章节测试
-第一节 方差分析的基本思想及应用条件
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-第二节 完全随机设计资料的方差分析
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-第三节 随机区组设计资料的方差分析
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-第四节 多个样本均数间的多重比较
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-第四章 多个样本均数比较的方差分析--章节测试
-5-1 卡方检验——卡方检验的基本思想
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-5-2 卡方检验——独立样本四格表资料的卡方检验
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-5-3 卡方检验——配对四格表资料的卡方检验
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-5-4 卡方检验——四格表资料的确切概率法
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-5-5 卡方检验——行×列表资料的卡方检验
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-5-6 卡方检验——卡方检验的多个样本率间的多重比较
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-5-7 卡方检验——卡方检验用于拟合优度检验
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-第五章 x²检验--章节测试
-6-1二项分布的概念
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-6-2二项分布的特征
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-6-3二项分布的应用—总体率的区间估计
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-6-4二项分布的应用—率的假设检验
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-6-5泊松分布的概念与特征
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-第六章 几种离散型变量的分布及其应用--章节测试
-第一节 秩和检验概述
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-第二节 Wilcoxon符号秩检验
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-第三节 Wilcoxon秩和检验
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-第四节 Kruskal-Wallis H检验
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-第五节 Friedman M检验
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-第七章 秩转换的非参数检验--章节测试
-第一节 统计表
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-第二节 直条图和直方图
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-第三节 圆图和百分条图
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-第四节 线图和半对数线图
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-第五节 散点图与统计地图
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-第六节 箱图
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-第八章 统计表与统计图--章节测试
-第一节 -概述
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-第二节 直线回归
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-第三节 直线回归中的统计推断
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-第四节 双变量回归与相关-直线相关
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-第五节 回归与相关中的注意事项
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-第六节 秩相关
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-第九章 双变量回归与相关--章节测试
-第一节 多因素试验
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-第二节 两因素析因设计资料的方差分析01
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-第三节 两因素析因设计资料的方差分析02
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-第四节 三因素析因设计资料的方差分析
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-第五节 正交设计与方差分析
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-第六节 嵌套设计资料的方差分析
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-第七节 裂区设计资料的方差分析
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-第十章 章节测试
-第一节 重复测量资料的反差分析
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-第二节 重复测量数据的两因素两水平分析
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-第三节 重复测量数据的两因素多水平分析
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-第四节 重复测量数据的多重比较
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-第十一章 章节测试
-第一节 协方差分析的基本思想和步骤
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-第二节 完全随机设计资料的协方差分析
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-第三节 随机区组设计资料的协方差分析
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-第十二章 章节测试
-第一节 多变量数据的统计描述
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-第二节 多变量数据的统计推断-单组比较
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-第三节 多变量数据的统计推断-两组比较
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-第四节 多变量数据的统计推断-多组比较
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-第五节 重复测量设计的多变量分析
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-第十三章 多变量数据的统计描述与统计推断--章节测试
-1.多元线性回归模型
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-2.多元线性回归模型的假设检验
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-3.多元线性回归模型自变量的选择
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-4.多元线性回归模型应用及其注意事项
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-第十四章 多元线性回归分析--章节测试
-1Logistic 回归分析——logistic回归分析的概述
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-2Logistic 回归分析——logistic回归分析的概念
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-3Logistic 回归分析——成组（非条件）logistic回归分析
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-4回归分析—— 配对（条件）logistic回归分析
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-5Logistic 回归分析—— logistic回归的应用
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-第十五章 logistic回归分析--章节测试
-第一节 生存分析中的基本概念
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-第二节 生存率的估计与生存曲线
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-第三节 生存率的比较
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-第四节 Cox比例风险回归模型
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-第十六章 章节测试
-第一节 判别分析-概论
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-第二节 判别分析-Fisher判别
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-第三节 判别分析-最大似然和Bays公式判别法
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-第四节 判别分析-Bayes判别法与逐步判别
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-第十七章 章节测试
-第一节 聚类分析-概论
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-第二节 聚类分析-系统聚类法
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-第三节 聚类分析-动态样品聚类
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-第十八章 聚类分析--章节测试
-第一节 SPSS-概述
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-第二节 SPSS-数据文件的建立
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-第三节 SPSS-数据文件的管理
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-第四节 SPSS-计量资料的统计分析-描述性统计量
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-第五节 SPSS-计量资料的统计分析-均数比较-t检验
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-第六节 SPSS-计量资料的统计分析-均数比较-完全随机设计资料的方差分析
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-第七节 SPSS-计量资料的统计分析-均数比较-随机区组设计资料的方差分析_医学统计学
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-第八节 SPSS-计量资料的统计分析-均数比较-拉丁方设计资料的方差分析
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-第九节 SPSS-计量资料的统计分析-均数比较-交叉设计资料的方差分析
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-第十节 SPSS-计数资料的统计分析-样本率与总体率比较
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-第十一节 SPSS-计数资料的统计分析-样本率比较
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-第十二节 SPSS-配对计量资料比较的秩和检验
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-第十三节 spss-两独立样本比较的秩和检验
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-第十四节 spss-多个独立样本比较的秩和检验
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-第十五节 spss-随机区组设计资料的秩和检验
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-第十六节 SPSS-直线相关回归分析
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-第十七节 spss多元线性回归
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-第十八节 spss-logistic回归
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-第十九节 spss-条件logistic回归
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-第二十节 spss-有序logistic回归
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-第二十一节 spss-无序多分类logistic回归
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-常用综合评价方法
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-第二十章 章节测试
-量表的研制方法
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-第二十一章 章节测试
-医学文献的系统综述与Mata分析
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-第二十二章 章节测试
