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生存分析_PPT课件19 生存分析
回归分析
1个因变量Y
1个自变量X
2个以上自变量X
Y是数值变量
Y是分类型变量
两个因变量
(结局分类变量+时间)
生存分析
Cox回归
④
一元回归
Simple regression
Logistic 回归
Logistic regression
多重回归
Multiple regression
①
②
③
常用的回归分析:
曲线回归
线性回归
主要特点:考虑到了每个研究对象出现某一结局所经历的时间长短。
生存分析(survival analysis) ——将终点事件和出现终点时间所经历的时间结合起来分析的一类统计分析。
例:某医院泌尿外科医师对可能影响膀胱肿瘤术生生存的因素进行了调查,选择1996-2000年间手术治疗的膀胱肿瘤患者30例,随访截止日期2000年12月30日:
编
号
年龄
(岁)
肿瘤分级
肿瘤大小/cm
是否复发
手术日期
终止观
察日期
结局
生存时间/月
1
62
I
≤
0
02/10/1996
12/30/2000
存活
59
2
64
I
≤
0
03/05/1996
08/12/2000
死于膀胱瘤
54
3
52
II
≤
1
04/09/1996
12/03/1999
失访
44
4
60
I
≤
0
06/06/1996
10/27/2000
死于冠心病
53
5
59
II
>
0
07/20/1996
06/21/1998
死于膀胱瘤
23
6
59
I
>
1
08/19/1996
09/10/1999
死于膀胱瘤
37
…
表19-2 30例膀胱肿瘤患者生存资料的原始记录表
对缺损数据无法处理。
Logistic分析的缺陷:
只考虑终点事件的出现与否。 但在研究中,还需要考察对象到达终点时所经历时间的长短,也就是说研究者对医学事件发生、发展所经历的时间感兴趣。 如恶性肿瘤、慢性病等各个观察对象随访各时间点的发生情况,以评价临床疗效和控制的好坏。
生存分析
有结局和生存时间两个因变量;
生存时间分布不正态—非负且右偏;
可能含有删失数据(censor)。
生存资料特点:
生存分析特点:
同时考虑结局和生存时间两个因变量;
可处理生存时间分布不正态的问题;
可处理删失数据。
生存分析的概述
三要素:
1. 生存时间(survival time) ——从规定的观察起点到某一特定终点事件出现的时间长短。
终点事件
生存时间
观察起点
生存分析中的基本概念:
随机对照临床试验研究:观察起点通常是随机化分组的时间。
观察性研究:观察起点可以是发病时间、第一次确诊时间或接受正规治疗的时间;终点事件可以是某种疾病发生、某种处理的反应、疾病的复发或死亡等。