医学统计学-生存分析.ppt

医学统计学（11）Meta分析在医学研究中，常常用追踪的方式来研究事物发展的规律。如：了解某药物的疗效，了解手术的存活时间，了解某医疗仪器设备使用寿命等等。生存资料的特点生存资料的数据类型生存分析基本概念生存时间（survivaltime)是指任何两个有联系事件之间的时间间隔，常用t表示。狭义的生存时间指患某疾病的病人从发病到死亡所经历的时间跨度，广义的生存时间定义为从某种起始事件到终点事件所经历的时间跨度。中位生存时间是指寿命中位数，表示有且只有50%的观察对象还可以活这么长时间。由于截尾数据的存在，中位生存期的计算不同于普通的中位数，它可以利用生存函数公式或生存曲线图，令生存率为50%时，推算出生存时间。生存函数
生存概率又称为生存率或生存函数，它表示一个病人的生存时间长于时间t的概率，用S(t)表示。
以时间t为横坐标，S(t)为纵坐标所作的曲线称为生存率曲线,它是一条下降的曲线，下降的坡度越陡，表示生存率越低或生存时间越短，其斜率表示死亡速率。
死亡函数
表示死亡速率的大小。如以t为横坐，f(t)为纵坐标作出的曲线称为密度曲线，由曲线上可看出不同时间的死亡速率及死亡高峰时间。纵坐标越大，其死亡速率越高，如曲线呈现单调下降，则死亡速率越来越小，如呈现峰值，则为死亡高峰。生存分析的主要内容：1.描述生存过程（估计生存函数）2.比较生存过程（比较生存函数）3.影响生存时间的因素分析SPSS中的菜单位置生存率的估计方法有参数法和非参数法。常用非参数法，非参数法主要有二个，即乘积极限法与寿命表法。
乘积极限法，又称Kaplan-Meier法，主要用于观察例数较少（n<50）而未分组的生存资料；
寿命表法适用于观察例数较多而分组的资料，不同的分组寿命表法的计算结果亦会不同，当分组资料中每一个分组区间中最多只有1个观察值时，寿命表法的计算结果与乘积极限法完全相同。乘积极限法：Kaplan-Meier
寿命表法：寿命表
因素分析：Cox回归【例1】某治疗方案治疗晚期肝癌患者7例，随访时间（月）记录如下。试分析其生存过程。.SPSS软件操作第二步：输入原始数据第三步：生存分析（1）第三步：生存分析（2）第三步：生存分析（3）第四步：结果解读（1）第四步：结果解读（2）第四步：结果解读（3）【例2】某医院对100例胰腺癌切除术后的患者进行随访，得资料如下。试分析其生存过程。.SPSS软件操作第二步：输入原始数据第三步：加权个案第四步：生存分析（1）第四步：生存分析（2）第三步：生存分析（3）第四步：结果解读（1）第四步：结果解读（2）生存曲线的比较【例3】某医生将20例某恶性肿瘤患者随机分为两组，一组采用纯中药治疗（甲组），另一组采用中西医结合治疗（乙组），观察终点为死亡，从缓解出院日开始随访。试分析两种治疗方案的效果有无差别？.SPSS软件操作第二步：输入原始数据第四步：生存分析（1）第四步：生存分析（2）第三步：生存分析（3）第三步：生存分析（4）第四步：结果解读（1）第四步：结果解读（2）第四步：结果解读（3）第四步：结果解读（4）第四步：结果解读（5）【例4】20例肺癌患者随机分为放疗组和放疗加中药联合治疗组，从缓解出院日开始随访，随访时间如下。试分析两种治疗方案的效果有无差别？相当于U检验，与1.96比较SPSS软件操作第二步：输入原始数据第三步：生存分析（1）第三步：生存分析（2）第三步：生存分析（3）第四步：结果解读（1）第四步：结果解读（2）第四步：结果解读（3）第四步：结果解读（4）COX比例风险回归模型【例5】50例某恶性肿瘤的生存时间及有关预后因素资料如表。X1为患者年龄、X2为病理类型（0=低分化，1=高分化），X3为有无淋巴结浸润（0=无，1=有），X4为缓解出院后的巩固治疗（0=无，1=有），T为患者的生存时间，S为患者的随访结局（0=截尾，1=死亡）。试进行生存分析。SPSS软件操作第二步：输入原始数据第三步：生存分析（1）第三步：生存分析（2）第三步：生存分析（3）第三步：生存分析（4）第四步：结果解读（1）第四步：结果解读（2）PH（比例风险）假定判断第五步：PH假定判断（1）第五步：PH假定判断（2）第六步：结果解读（1）第六步：结果解读（2）同理将X3改为X4第五步：PH（比例风险）假定判断（1）第五步：PH假定判断（2）第六步：结果解读（3）第六步：结果解读（4）研究时有无设计干预因素？Meta分析对某一具体的临床问题，系统、全面地收集所有已发表或未发表的相关的临床研究文章，用统一、科学的评价标准筛选出合格的研究质量评价，应用统计学方法定量综合/描述性方法进行定性综合，得出可靠的结论，并随着新的临床研究结果的出现及时作出更新。Meta分析909293系统综述的类型Meta分析SR步骤（2008Coc