隨訪時間資料分析ppt課件-資料下載頁
2025-10-10 05:57本頁面
【正文】 )e x p ( 2/ Sub bjj ?? 在其它協(xié)變量不變的情況下， 當 協(xié)變量 取值為連續(xù)性變量時 ，用 X j 和 X j* 分別表示在不同情況下的取值，則其對應的 RR 為 )](ex p[ *XXRR jjj?? ? 如果變量為無序的多分類變量（ k 2 ） , 則可以設立啞變量 ( du m my 變量 ) ，以一個分類為參比，估計其他分類的相對危險度和 ??1 可信區(qū)間。 二、參數(shù)估計與假設檢驗 ? 建立偏似然函數(shù)（ Partial likelihood function）來估計 參數(shù) ? 假設檢驗 ? 似然比檢驗 ? 得分檢驗 ? Wald檢驗 三、因素的初步篩選與最佳模型的建立 ? 因素的篩選 ? 最佳模型的建立 四 、 Cox模型的統(tǒng)計描述 ? 回歸系數(shù)和標準回歸系數(shù) ? 個體預后指數(shù) （ PI） 一個典型的生存分析科研項目演示 ? 例 155 為了探索影響兒童急性淋巴細胞白血?。?ALL）長期生存的預后因素。采用回顧性隊列研究，對 1990年 1月 1日至 1995年 12月 30日期間在蘇州大學附屬兒童醫(yī)院血液科就診 , 治療時間大于 2周 ,年齡 15周歲獲得有效隨訪的 118例 ALL初診患兒進行生存分析。通過設計調查表調查：人口學特征資料如性別、年齡、家庭年收入；臨床資料包括 ALL類型、初診白細胞數(shù)等，可通過摘錄病史獲得；而調查對象的存活狀態(tài)及死亡時間通過隨訪的方式獲得，本研究通過信訪、電話和上門采訪相結合的方式，以提高應答率（ 92％）。表 156顯示了部分調查對象的關鍵變量調查信息。本研究的起始時間為 ALL的確診日期，終點日期為病人的死亡日期；如果研究對象仍存活，研究的截尾日期設定為2021年 6月 30日。 （一）建立數(shù)據(jù)庫 ? 一般可用 EXCEL、 Epidata或 foxpro建立數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)庫的格式類似表 156。需要強調的是變量名應設定成具有相應含義的英文字母，不能用中文變量，否則在用 SAS統(tǒng)計軟件進行分析時非常不便；另外為保證輸入質量，要求數(shù)據(jù)兩遍輸入，并進行邏輯檢查。本例已建立了一個名為 。 （二）分析變量的產生 ? 一般先用 proc freq和 proc univariate過程步對各個變量的頻數(shù)（分類變量）或四分位數(shù)（連續(xù)性變量）進行分析，以了解各個變量的分布情況進行了解。在 Cox模型分析中，連續(xù)性變量可按專業(yè)知識或數(shù)據(jù)分布情況轉化成分類變量。本例我們就將年齡＜ 1或 9歲定義為 1， 1－ 9歲的定義為 0，因為從臨床上講 ALL發(fā)病年齡很小或很大預后可能不佳；另外初診白細胞、脾腫大（肋下）也進行了分類變量的轉變。其他各個變量的賦值見表 15 7。 表 15 8 變量賦值表 變量 含義 量化值 se x 性別 1 ＝男； 2 ＝女 a g e 1 發(fā)病年齡 1 ＜ 1 或 9 歲； 0 ＝ 1 － 9 歲 w bc 1 初診白細胞 1 ＝≥ 25 109／ L ； 0 ＝＜ 25 109／ L r i sk A L L 類型 高危＝ 1 ；標危＝ 0 f a b F A B 細胞分型 F 1= 1 ； F 2= 2 re 緩解治療期是否復發(fā) 復發(fā)＝ 1 ；未復發(fā)＝ 0 m s p s1 脾腫大（肋下） 1 ＝ ≥ 5c m ； 0 ＝ 5c m sc o r e 1 緩解 及強化期治療積分 1 ＝ ≥ 20 ； 0 ＝ 20 h e a l t h 是否死亡 0 ＝死亡； 1 ＝存活或截尾 ttt 生存時間 連續(xù)變量（年） （三）單因素 Cox模型分析結果 表 15 10 兒童 A L L 單因素 C ox 模型分析結果 變量 參數(shù)（ β ） 標準誤 似然比 χ2 P 值 RR （ 95 ％ CI ） a g e 1 8 17 7 ( ~ ) r i sk 1 0 1. 965 0 ( ~ ) w bc 1 8 6 1 ( ~ ) f a b 0 8 ( ~ ) re 1 0 9 ( ~ ) se x 0 1 4 ( ~ ) m s p s1 7 5 5 1. 88( ~ 1) sc o r e 1 8 7 1 ( ~ ) （四）多因素 Cox模型分析結果 ? 逐步回歸法 ? 強迫進入法 六、 注意事項 ? 樣本量是協(xié)變量的 10～ 20倍左右 ? 要盡量避免觀察對象的失訪 ? 注意共線性的問題 ? Cox模型要求病人的風險函數(shù)與基礎風險函數(shù)呈比例 ? Cox模型分析有兩種分析思路 七、 Cox模型有效性檢驗 ? 繪制協(xié)變量在不同水平時的生存率曲線圖，如果曲線相交，則等比例風險不成立。 ? 直接繪制協(xié)變量不同水平時 log(log(生存率 ))與時間的趨勢圖，如果幾條線是平行的，則等比例風險成立。 ? 在模型中增加協(xié)變量與時間的交互項，考察該交互作用項是否有統(tǒng)計學意義。如果有統(tǒng)計學意義，則說明等比例風險條件不成立；如果無統(tǒng)計學意義，則說明等比例風險條件成立。
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