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楼主: GraphPad_China
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「统计学知识分享」关于生存分析 [分享]

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GraphPad_China 在职认证  发表于 2020-11-23 10:07:19 |显示全部楼层
生存分析(Survival Analysis)是对一个或多个非负随机变量进行统计推断,研究生存现象和响应时间数据及其统计规律的一门学科。

关键概念—“生存曲线”




在许多临床和动物研究中,结果是生存时间。研究目的是测定治疗是否会改变生存率。Prism使用“Kaplan—Meier法”(即乘积极限法)创建生存曲线,并使用对数秩检验和Gehan - Wilcoxon检验比较生存曲线。

01 删失数据(Censored data)
创建生存曲线其实比想象中要困难。这个困难在于很难清楚地了解各受试者的生存时间。比如,
  • 在研究结束时,一部分受试者可能并没有死亡。 你知道到目前为止他们的寿命,但是不清楚会到什么时间结束;

  • 有部分受试者中途退出了该项研究。如搬到另座城市、或想要服用现有方案禁止的药物。 这种情况下,你了解这些受试者其实在你的研究中存活了一段特定的时间,但不了解在此之后他们的寿命会到什么时间结束(即使了解也无法使用这些信息。因为他们未遵循既定的实验方案);




在以上两种情况下,这些受试者的信息均视为“删失(Censored)”

通常我们不希望直接从分析中删除这些“删失”的观察结果,但需要正确地解释这些数据。我们需要正确的理解“删失(Censored)”的含义,它意味着“不清楚”,或“无法使用超出特定点的生存时间”。Prism在创建和比较生存曲线时,会自动考虑“删失数据”。

02 不仅仅是针对“生存(Survival)”
“生存曲线(Survival Curve)”一词会有点限制性,因为结果可以是任何定义明确的“终点”,每个受试者只能发生一次。除死亡外,终点也可以是血管移植物的闭塞、肿瘤的首次转移或移植肾的排斥。也并非都是可怕的类型,也会包含如肾功能恢复、出院或毕业等。


03 分析其他类型的生存数据
使用非线性回归可以更好地分析其他类型的生存数据。 举个例子,本篇中描述的方法不适合分析细胞存活曲线,该曲线绘制的存活百分比(Y)是各种剂量辐射(X)的函数。
注意:本篇描述的生存分析方法仅在X为时间时有用,且需要知道每名受试者的生存时间。


04 比例风险(Cox)回归
Prism内置的分析可以比较两组或更多组的生存曲线。 但这些方法(对数秩检验,Gehan-Breslow-Wilcoxon检验)无法处理匹配组中受试者的数据,或还希望调整年龄、性别或其他变量的情况。 对于此类分析,需要使用比例风险回归,而Prism不采用该程序。



如何通过Prism进行生存分析?



01 创建“生存”图表
从“欢迎(Welcome)或新建表格(New Table)”对话框中,选择“生存(Survival)”选项卡。如果你还没有准备好输入自己的数据,可以使用样本数据,并选择其中一个样本数据集。

02 输入“生存时间(survival times)”
按照下列要求,在表格中输入每个受试者:
  • 在X列中输入受试者“删失”或死亡(或正在跟踪的任何事件)的时间。可以使用任何方便的单位,如几天或几个月。 时间零点不必是某个指定的日历时间,而是定义为每个受试者进入研究的日期。所以不同的受试者会有不同的日历时间。 在一些临床研究中,时间零点跨度数个日历年。持续时间必须以数字的形式输入,并且不能直接输入日期(或者输入行标题以标识每个受试者);


  • 在Y列中输入“1”,表示在X列中显示受试者死亡(或事件发生)时间的行。在当时删失受试者的 行 中输入“0”。生存研究中的每个受试者要么死亡,要么删失;


  • 将每个治疗组的受试者输入到不同的Y列。 将第一组受试者的X值录入到表格顶部,Y代码放在第一个Y列中;


  • 将第二组受试者的X值放在第一组受试者的X值下面(不必对X值进行排序,并且X列可能包含多个相同的值);
  • 将相应的Y代码放在第二个Y列中,将第一列留空。



在下面的示例中,在前14行中输入了A组的数据,在第15行中输入了B组的数据。

文章配图-05.gif

  • 如果治疗组是有固有顺序的(可能增加剂量),你在输入数据时保持这个顺序。确保从A列至B列至C列的进程符合治疗组的自然顺序。如果治疗组没有自然顺序, 那么你如何安排都可以;



  • 仔细检查在一列中输入数据的行数是否与该治疗组的人数/动物/人数相匹配;






在输入生存研究的数据时会比较麻烦。可以去GraphPad的用户指南上查看一些常见问题的解答、临床研究和动物研究的实际案例分享。





03 查看图表和结果
在输入完数据后,转到新图表查看完整的生存曲线。转到自动创建的结果表查看对数秩检验的结果,该结果可以比较多个曲线(如果输入了多个数据集)。
注意,Prism对于生存分析的工作原理与其他分析方法不同。在选择生存图表时,Prism会自动分析个人数据,无需点击“分析(Analyze)”按钮。



生存分析Q&A



问:我应该如何输入在研究结束时仍存活的受试者的数据?
答:已知信息是目前为止这些受试者存活了多长时间,但是不了解之后的情况。x是跟踪这些受试者的天数(或月数…)。Y代表“删失“观测值的代码,通常为零。

问:如果有多名(>1)受试者同时死亡,如何处理?
答:每名受试者分别录入不同的行,输入相同X值。



问:我如何输入因无关原因死亡的受试者的数据?
答:不同研究者对此类情况的处理方式不同。有些研究者不区分死因,均视为”死亡“。而有些研究者将由无关原因导致的死亡视为”删失“。建议在研究设计中就做好决定。如果研究设计模棱两可,必须揭盲之前决定如何处理这些数据。

问:必须按顺序输入X值吗?
答:不用。按你想要的顺序输入即可。重要的是每个Y值(代码)与适当X值位于同一行。


问:Prism如何区分在研究结束时仍存活的受试者与退出研究的受试者?
答:不作区分。在这两种情况下,观察结果经过“删失”。你知道受试者仍活着,且遵守方案已有一段时间。在这之后,你不清楚(患者仍存活),或者无法使用(患者停止遵循方案)信息。生存分析计算以同样方式对待所有经过删失的受试者。删失前,经过删失的受试者有助于计算生存百分比。删失后,这些受试者基本上都缺失数据。

问:我已获得显示不同时间的生存百分比的生命表(Life-table)。我能否将该表输入Prism中?
答:不能。只有在你输入每名受试者的生存时间时,Prism才可以分析生存数据。Prism无法分析作为生命表(life-table)输入的数据。


问:我是否可以输入开始和结束日期,而非持续时间?
答:可以。当你创建新的生存表时,可以选择输入开始和结束日期,而非天数。


问:我如何处理“已入组”但从未接受治疗的受试者的数据?
答:大多数临床研究遵循“治疗意向”规则。你在假设受试者已接受其分配接受的治疗的情况下分析数据,即使从未给予治疗。当然,该决定应作为实验设计的一部分。


问:如果受试者刚好在招募后死亡,我是否应该输入X = 0的受试者?
答:否。所有受试者的时间必须超过零。如果你输入X = 0,Prism会忽略该行。 有关X = 0的生存曲线的更多信息。








关键词:生存分析 统计学 Survival Censored wilcoxon

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