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研究生醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)生存分析-文庫吧在線文庫

2025-02-08 06:38上一頁面

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【正文】 行駛總里程 (公里 )等 隨訪( followup) 資料的記錄 生存資料一般通過隨訪收集, 記錄的項(xiàng)目: ?(起始與終止)隨訪事件 ?生存時(shí)間(開始觀察日期與終止觀察日期)(年、月、天、小時(shí)、分、秒等) ?分組變量(處理方法) ?和其它協(xié)變量(性別、年齡、職業(yè)、文化程度等) 表 12 1 5 例胰腺癌隨訪記錄 協(xié)變量登記 觀 察 記 錄 整理 序號 姓名 性別 ( 男 = 1) 手術(shù) 開始日期 終止日 期 結(jié)局 ( 死 = 1) 原因 生存天數(shù) ( t ) 1 馮 1 0 00 0 7 0 8 00 11 27 0 失訪 142+ 2 李 0 1 00 0 7 10 00 12 15 1 復(fù)發(fā)死亡 15 8 3 黃 1 1 00 0 7 1 6 00 12 3 1 0 研究終止 168+ 4 吳 0 0 00 0 8 18 00 11 22 1 復(fù)發(fā)死亡 96 5 馬 1 1 00 10 10 00 11 12 1 轉(zhuǎn)移死亡 33 月 份( 2022年) 圖 121 生存時(shí)間原始記錄示意 (+截尾 ) 7 8 9 10 11 12 13. 1 2 3 4 5++天 數(shù) 圖 122 生存時(shí)間排序整理數(shù)據(jù)示意 0 30 60 90 120 150 180. 5 4 1 2 333 96 158++01 167 生存時(shí)間資料的特點(diǎn) ? 2個(gè)效應(yīng)變量 ( 1)生存時(shí)間 (天數(shù) ),( 2)結(jié)局 (死亡與否、是否陽性等 ) ?刪失(截尾)數(shù)據(jù) : 在規(guī)定的觀察期內(nèi),對某些觀察對象由于某種原因未能觀察到死亡結(jié)局,并不知道確切的生存時(shí)間,稱為生存時(shí)間的刪失數(shù)據(jù)( censored data)。(低估了生存時(shí)間的平均水平)。 = (n0d)/n0 分子為年末尚存人數(shù), 若年內(nèi)有刪失,分母用校正人口數(shù)。 試求各年的 生存概率和 3年生存率。 表 12 3 乘積極限法估計(jì)生存率計(jì)算表 序 號 存活時(shí) 間 ( 天 ) t 時(shí)刻 死亡數(shù) t 時(shí)刻 截尾數(shù) t 時(shí)刻期初例數(shù) 死亡 概率 生存 概率 生存率 標(biāo)準(zhǔn)誤 j t d c n0 q =d / n0 p =1 q S( t ) SE [ S( t ) ] (1 ) ( 2 ) ( 3 ) ( 4 ) ( 5 ) ( 6 ) ( 7 ) ( 8 ) (9 ) 1 79 1 0 6 1 / 6 5 / 6 (5 / 6 ) = 0 . 8 3 3 0 . 1 5 2 2 133 2 0 5 2 / 5 3 / 5 (5 / 6 )( 3 / 5 ) = 0 . 5 0 0 0 . 2 0 4 3 185 1 0 3 1 / 3 2 / 3 (5 / 6 )( 3 / 5 )( 2 / 3 ) = 0 . 3 3 3 0 . 1 9 3 4 238 0 1 2 0 / 2 2 / 2 (5 / 6 )( 3 / 5 )( 2 / 3 )(2 / 2 ) = 0 . 3 3 3 0 5 475 1 0 1 1 / 1 0 / 1 (5 / 6 )( 3 / 5 )( 2 / 3 )(0 / 1 ) = 0 . 0 0 0 0 ???????kj jjjjkkj jjjkkdnndtSnpqtStSSE1 001 0)()()())(( (a)研究終止在 475天 (b) 研究終止在 474天 圖 123 乘積極限法生存曲線 (階梯形 )及其半數(shù)生存期( Md=158天) 0 100 200 300 400 500t (day)S(t)S(132)=0 100 200 300 400 500t (day)S(t)Md=1580 0 第三節(jié) 大樣本生存率的壽命表法估計(jì) 壽命表法 (lifetable method)的應(yīng)用早于 Kaplan- Meier法,它是 Kaplan-Meier法的近似方法 (頻數(shù)表法 ) 表 12 4 某惡性腫瘤壽命表法估計(jì)生存率計(jì)算表 序號 術(shù)后 年數(shù) 期內(nèi)死亡人數(shù) 期內(nèi)刪失人數(shù) 期初觀察人數(shù) 校正年 初人數(shù) 死亡 概率 生存 概率 t + 1
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