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概述
生存分析是应用于医学和公共卫生领域的统计方法，用于研究时间与某种事件的关系，例如生存时间和死亡事件，或疾病发作和治疗效果等。生存分析的方法有很多，其中常用的两种是Kaplan-Meier法和COX回归模型。本文将介绍ALL患者生存分析应用参数和COX回归模型的对比研究。
方法
研究对象
本研究对象为从2010年1月至2019年12月在某医院确诊为急性淋巴细胞白血病(ALL)的患者，共计250例。
数据采集
从患者病历中提取了以下信息：性别、年龄、白细胞计数、肝脾肿大、骨髓形态学分类、基因异常、输血情况、治疗方案。随访时间为自确诊日起至2020年6月，每3个月进行一次随访，记录患者生存时间和死亡情况。
数据分析
生存分析采用Kaplan-Meier法和COX回归模型进行计算并比较。
Kaplan-Meier法：将所有患者按时间顺序排列，计算每个时间点之前存活患者的比例，并绘制生存曲线。
COX回归模型：考虑多个协变量对生存的影响，根据协变量与生存的比例风险比较，计算每个协变量的危险比和显著度，建立模型。
结果
基本特征
本研究对象中，男性患者143例(%)，女性患者107例(%)。(范围18-85岁)。详细分析结果见表1。
表1. ALL患者基本特征
分析结果
Kaplan-Meier法：随访期限内，，1、3、%、%%。绘制生存曲线见图1。
图1. ALL患者生存曲线（Kaplan-Meier法）
COX回归模型：通过Cox回归模型计算了各协变量对生存的影响。结果表明，年龄、白细胞计数、骨髓形态学分类和输血情况是影响ALL患者生存的主要因素。详细结果见表2。
表2. COX回归模型结果
讨论
本研究对ALL患者的生存分析采用了Kaplan-Meier法和COX回归模型，并对两种方法进行了比较。
Kaplan-Meier生存曲线能够直观地反映患者的生存情况，但不能考虑其他协变量的影响，因此仅适用于单一因素的生存分析。
COX回归模型能够考虑多个协变量对生存的影响，并建立数学模型，具有更好的适用性和预测性。本研究结果表明，年龄、白细胞计数、骨髓形态学分类和输血情况是影响ALL患者生存的主要因素。
结论
Kaplan-Meier法和COX回归模型在ALL患者生存分析中各有优点和限制，需要根据研究目的和数据特点选择合适的方法。本研究中，COX回归模型能够更全面地评估协变量对ALL患者生存的影响，对于制定个体化治疗方案具有较高的参考价值。