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SPSS分析结果 结 果 Cox模型应用实例二 例18.5：为了探索影响儿童急性淋巴细胞白血病（ALL）长期生存的预后因素，采用回顾性队列研究，对1990年1月至1995年12月期间在某地儿童医院血液科就诊，治疗时间大于2周，年龄小于15周岁，获得有效随访的118例ALL初诊患儿进行生存分析。 表18.14显示了部分调查对象的关键变量信息。随访截止日期为2000年6月（数据集：例18.05.sav）。 表18.14 变量赋值表 本例起始事件为确诊ALL，终点事件为死亡。 SPSS分析结果1. 单个影响因素（年龄）的COX模型结果： 该结果提示：年龄变量的回归系数为0.402，wald检验统计量为3.599（P=0.0580.05），HR值及其95%CI为1.494（0.987，2.263）。即还不能认为年龄对患急性淋巴白血病儿童死亡有影响。 SPSS分析结果2. 所有影响因素的变量筛选结果（向前法，自变量进入和剔除出模型的界值P均为0.10）。 结果提示：最终wbc1、re、msps1、score1进入了最终的拟合模型， 说明初诊白细胞计数高、 缓解治疗期复发、脾大、缓解强化期治疗积分高可增大ALL患儿死亡的风险。 COX模型的应用注意事项 1）样本含量不宜过小。随着协变量的增加其样本含量应适当的增加，一般要求样本含量为观察协变量的5~20倍。如果比较两药物的疗效，应尽量避免两组样本例数相差悬殊。 2）尽量避免观察对象的失访。尽管Cox模型可以分析截尾的生存时间，但一般要控制失访率20%。 3）资料应满足Cox模型的假定条件。病人的风险函数与基础风险函数呈比例。并且在所有时间点上为恒定的比例。如这一假定不成 立，则不能应用Cox模型进行分析。 4）Cox模型分析不能确定因素与生存时间的因果关系。进入模型的因素有统计学意义时，该因素与生存时间可能是因果关系，也可能是伴随关系。 5） Cox模型具有一定的局限性。如该模型对异常值较敏感；参数估计时工作量大，尤其在大样本和因素较多的情况下；参数估计时假定偏似然函数具有最大似然性质的理论有待进一步完善。 小结 1．掌握生存资料的特点以及基本概念： 生存时间、完全数据、截尾数据、起点事件、终点事件、生存概率、生存率、半数生存期。 2. 掌握估计生存率的方法：Kaplan-Meier法、寿命表法；掌握生存曲线的绘制方法。 3. 掌握两组或多组生存率比较的log-rank检验. 4. 理解并会应用Cox模型进行影响因素分析。 练习题 1．生存分析的效应变量是 ( )。 A．正态的和方差齐性的 B．生存时间和结局变量 C．生存时间 D．结局变量 生存分析是将事件的结果和出现这一结果所经历的时 间，结合起来分析的一种统计分析方法，所以它的应 变量有两个，即生存时间和结局。 答案：B 2．随访资料做生存分析的条件为( )。 A．有一定的例数 B．有一定的死亡数 C．死亡比例不能过小 D．自变量取值不随时间变化 生存资料的基本要求为： ①样本由随机抽样方法获得，并有足够数量；②死亡 例数不能太少（≧30）；③截尾比例不能太大；④生 存时间尽可能精确到天数；⑤缺项要尽量补齐。 答案：B 3．Cox回归风险率( )。 A．等于一个常数 B．服从某种分布规律 C．等于基准函数乘上一个比例因子 D．适用于任意肿瘤资料 答案：C 4．采用log-rank检验分析肺癌发病资料，其中吸烟、慢性支气管炎2个因素都有统计学意义，由此可认为( )： A．吸烟与肺癌有因果联系 B．慢性支气管炎与肺癌有因果联系 C．2个因素与肺癌有因果联系 D．以上都不对 答案：D 名词解释： 1.生存分析 2.生存时间 3.完全数据 4.截尾数据 5. 生存概率 6.生存率 三、生存分析的目的 描述生存过程：根据样本生存资料估计总体生存率及其它有关指标（如中位生存期等），如根据脑瘤患者治疗后的生存时间资料，估计不同时间的生存率、生存曲线以及中位生存期等。 比较生存过程：对不同处理组的生存率进行比较，探讨各总体的生存过程是否有差别。如比较不同疗法治疗脑瘤的生存率，以了解哪种治疗方案较优。 影响因素分析：通过生存分析模型，探讨影响生存时间的因素；或平衡某些因素影响后，研究某个或某些因素对生存率的影响。如为改善脑瘤病人的预后，应