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描述生存过程
➢ 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。
• Log-rank
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• 第三步：生存分析（4）
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• 第四步：结果解读（1）
结果解读：基本描述
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• 第四步：结果解读（2）
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• 第四步：结果解读（3）
结果解读：生存表统计描述 中位生存时间及95%CI
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• 第四步：结果解读（4）
结果解读：组间比较的Log Rank 检验
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• 第四步：生存分析（1）
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• 第四步：生存分析（2）
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• 第三步：生存分析（3）
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• 第四步：结果解读（1）
结果解读：寿命表描述
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• 第四步：结果解读（2） 结果解读：生存函数
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生存曲线的比较
• 对数秩检验：其基本思想是，在假定无效假设 （两总体生存曲线相同）成立的前提下，可根 据不同日期两种处理的期初人数和死亡人数， 计算各种处理在各个时期的理论死亡数。若无 效假设成立，则实际死亡数与理论死亡数不会 相差太大。
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• 第三步：生存分析（1）
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• 第三步：生存分析（2）
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• 第三步：生存分析（3）
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• 第四步：结果解读（1）
结果解读：生存表基本描述
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• 第四步：结果解读（2）
结果解读：生存表统计描述 中位生存时间及95%CI
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• 第四步：结果解读（3） 结果解读：生存函数图
• X3为有无淋巴结浸润（0=无，1=有），RR>1,危险因素
• X4为缓解出院后的巩固治疗（0=无，1=有），RR<1,保
护因素
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• 第四步：结果解读（2）
结果解读：生存函数，具体到个案的生存函
数估计值。
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PH（比例风险）假定判断
➢满足前提条件才可以进行Cox回归 ➢是否满足前提条件，看以因素为分类依据
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SPSS软件操作
• 第一步：建立变量。
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• 第二步：输入原始数据
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• 第三步：生存分析（1）
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• 第三步：生存分析（2）
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• 第三步：生存分析（3）
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• 第三步：生存分析（4）
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• 第四步：结果解读（1）
结果解读：有意义的因素，相对危险度RR及 其95%CI。
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。
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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
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SPSS中的菜 单位置
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• （6）/（11）=总死亡率 • 甲组理论死亡数=（9）*总死亡率 • 乙组理论死亡数=（10）*总死亡率
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SPSS软件操作
• 第一步：建立变量。
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• 第二步：输入原始数据
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• 第四步：生存分析（1）
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• 第四步：生存分析（2）
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• 第三步：生存分析（3）
队列 研精究品课件
病例 对照 研究
横断面 研究
Meta分析
• 系统综述和meta分析的基本概念 • 系统综述的基本步骤介绍 • Meta分析 • 软件操作-----Rev Man
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系统综述
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。
• Gehan比分检验：其基本思想是，在假定无效假 设（两总体生存曲线相同）成立的前提下，则 两样本来自分布相同的总体，两样本的Gehan比 分合计V值应为0，若V值偏离0太远，则无效假 设成立的可能性就很小。
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【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？
• 按观察对象生存时间的完整性可分为两种类型。 ➢ (1)完全数据：指观察起点到发生结局事件的时间
明确、完整的资料，即具有明确完整生存时间的 数据。 ➢ (2)截尾数据：指由于其他因素(非研究因素)导致 观察对象的生存时间难以明确判断，这种生存时 间数据称为截尾数据。也称为截尾值、删失值或 终检值。 ➢ 不论截尾数据的产生原因为何，截尾生存时间的 计算均为观察起点至截尾点所经历的时间，而且 一般情况下其准确的生存时间要长于截尾时间， 常在此类数据的右上角标记“+”。
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生存分析基本概念
起始事件是反映生存时间起始特征的事件，如疾 病确诊、某种疾病治疗开始、接触毒物等。
在生存分析随防研究过程中，一部分研究对象可 观察到死亡，可以得到准确的生存时间，它提供 的信息是完全；这种事件称为失效事件，也称之 为死亡事件、终点事件。
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➢ 生存时间（survival time)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。
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• 第四步：结果解读（3） 结果解读：生存曲线
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• 第四步：结果解读（4）
结果解读：组间比较 Z=1.706，p=0.191
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COX比例风险回归模型
➢在医学研究中，观察对象生存时间往往受多种因 素的影响，如胃癌手术后的生存时间，除了与治疗 方案有关外，还可能与患者年龄、体质、病情轻重 、病理类型、用药等情况有关。统计学上将这些因 素称为协变量。 ➢由于生存时间资料常存在截尾值，生存时间t往 往不能满足正态分布和方差齐性的要求，一般不适 宜用参数方法(如多元线性回归等)来分析生存时间 与各协变量之间的关系。 ➢为解决这类问题，英国生物统计学家 D. R Cox 于 1972 年提出比例风险回归模型用于分析带有协 变量的生存时间资料。
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Meta分析
• A meta-analysis is a two-stage process.
–提取单个研究的数据，并估计其进行点估计和 可信区间;
–决定是否合适将结果汇总，若是，计算其汇总 值。
• Meta分析不仅是简单将单个研究的数据累加
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系统综述的特征:最佳证据
• 规范的临床问题 • 全面、完整的资料 • 对原始研究的质量评价，纳入合格的研究 • 统计学综合(meta分析)/ 描述性综合(偏倚
•From: Critical Appraisal Skills Programme (CASP),
Oxford.
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传统综述和SR比较
传统综述
研究问题：涉及范围泛 文献来源：不全面 检索方法：常未说明 文献选择：有潜在偏倚 文献评价：方法不统一 结果合成：定性 结论推断：有时遵循研究依据 结果更新：不定期更新
的生存曲线是否不交叉，若有交叉则表示 不满足前提条件
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• 第五步：PH假定判断（1）
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• 第五步：PH假定判断（2）
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• 第六步：结果解读（1）
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• 第六步：结果解读（2）
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同理将X3改为X4
• 重复相同的步骤
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• 第五步：PH（比例风险）假定判断（1）
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【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。
相互排斥的事件，如生存与死亡、有效与无效等 。 ➢ (3)生存资料一般需经过前瞻性随访观察才能获得 ，随访往往从某统一的时点开始，到某规定的时 点结束，所以生存资料有时也称为随访资料。 ➢ (4)由于失访等原因使一些研究对象的生存时间难 判断，导致部分生存时间数据不完整。
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生存资料的数据类型
➢ 如：急性白血病病人从治疗开始到复发为止之间的缓解期， 冠心病病人两次发作之间的时间间隔，戒烟开始到重新吸烟 之间的时间间隔，接触危险因素到发病的时间间隔等。
➢ 生存分析中最基本的问题就是计算生存时间，要明确规定事 件的起点、终点及时间的测度单位，否则就无法分析比较。
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➢ 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。
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➢ 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