「统计学知识分享」关于生存分析

GraphPad_China

2953

收藏 2020-11-23

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。

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。

扫码加我拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

扫码加我 拉你入群

分享

扫码加好友，拉您进群

扫码加我拉你入群