多因素分析课件.ppt

问题2 如何计算平均数 手术到死亡时间 3 7 15 20 25 26 30 平均生存时间 mean=18 3 9 15 20 25+ 27 30+ 中位生存时间 median=20 * 以30天为界 的分类结果： 死亡 生存 A 6 2 B 4 4 完全数据的均数： Mean(A)=12.5 Mean(B)=11.0 问题3 这个数据如何分析？ A 3 6 8 10 22 26 30＋ 30＋ B 6 8 10 20 30＋ 30＋ 30＋ 30＋ ? * 数据特点 结局不仅取决于有效/无效，还与起效时间长短有关 时间不仅有完全数据，还有不完全数据（截尾数据，删失数据） 生存数据常常是偏态的 生存分析 * 6例膀胱肿患者术后生存时间记录表 某医师收集了1996-2000年间经手术治疗的膀胱肿癌患者，其中术后生存时间以月为单位,研究可能影响的3个因素:年龄（岁）、分级（1=I级，2=II级，3=III级），肿癌大小(1=3,2=≥3)，是否复发(1=是，0=否) * 生存资料基本概念 起点事件与终点事件(结局) 生存时间(过程) 截尾值 * 基本概念 起点事件与终点事件 生存时间 暴露因素 疾病确诊—死亡 治疗开始—痊愈 手术—死亡或痊愈 症状缓解—疾病恶化 接触毒物－出现毒性反映 临床试验开始—不良反应 接触危险因素—发病 小白鼠染毒—中毒死亡 开始戒烟—再次吸烟 结婚登记—第一次离婚 * 生存时间(survival time) 失效时间（failure time) 广义：从起点事件到终点事件所经历的时间跨度。 其包括三个内容： 事件的起点、事件的终点及测量单位（小时、日、月、年等） * 起点事件 终点事件 生存时间 完全数据与删失数据 完全数据（Complete data） 删失数据,截尾数据（ Censored data） 终点数据没有发生 失访/脱落（lost to follow-up, drop-out) 其他竞争性事件 治疗措施改变 * 生存资料的统计分析方法  统计描述：生存率及其标准误 统计推断： 总体生存率的可信区间估计; 两样本或多样本生存率比较 生存过程的影响因素分析 * 生存资料的统计描述 生存概率与死亡概率 survival probability , dead probability 生存率survival function, cumulative survival probability 半数生存时间 median survival time * 生存资料的统计推断 生存率的估计 —小样本的乘积极限法product-limit method (Kaplan-Meier法) —大样本的寿命表法 life-table method 生存曲线的比较—log-rank检验 * 生存曲线 下降速度快表现为坡度大、曲线陡峭，说明其生存率较低或生期较短；若下降速度慢表现为坡度小、曲线平缓，说明其生存率较高或生期较长。 * 中位生存期或半数生存期median survival time 仍有半数观察个体存活的时间。 数值求解 图表法-通过生存率为50%从生存曲线粗略估计 线性内插法interpolation 若中位生存期越长，疾病预后越好；反之，预后越差。 * 生存率曲线的比较 log-rank检验(对数秩检验） 两时点生存率的比较 生存率及标准误均有截尾值，所以不能用普通的二项分布的Z检验或分类资料的卡方检验比较两样本生存率。 * 对数秩检验的条件： 要求各生存曲线不能交叉; 交叉提示可能存在混杂因素，应采用多因素分析方法来校正或采用分层分析方法。 * * Cox回归 比例风险回归模型（proportional hazards regression model）简称COX回归 研究协变量与生存函数(风险函数）之间的关系。 比例风险回归模型 * H(t) t时刻的风险函数(hazard function);h0(t) 为基准风险函数,与时间有关,任意分布； 比例风险（proportional hazard,PH）假设:任一时刻两组风险比是常数,比例系数为exp(.) 风险比（Hazard Ratio, HR） 风险比（Hazard Ratio, HR）同一时点两组风险函数之比 * 41名某恶性肿瘤病人的生存时间及其影响因素 * 41名某恶性肿瘤病人的多变量Cox回归结果 * 生存资料的基本要求