生存分析的cox回歸模型案例——spss_第1頁
生存分析的cox回歸模型案例——spss_第2頁
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文檔簡介

1、一、生存分析基本概念1、事件(Event)指研究中規(guī)定的生存研究的終點,在研究開始之前就已經(jīng)制定好。根據(jù)研究性質(zhì)的不同,事件可以是患者的死亡、疾病的復發(fā)、儀器的故障,也可以是下崗工人的再就業(yè)等等。2、生存時間(Survival time)指從某一起點到事件發(fā)生所經(jīng)過的時間。生存是一個廣義的概念,不僅僅指醫(yī)學中的存活,也可以是機器出故障前的正常運行時間,或者下崗工人再就業(yè)前的待業(yè)時間等等。有的時候甚至不是通用意義上的時間,比如汽車在出故障前的行駛里程,也可以作為生存時間來考慮。3、刪失(Sensoring)指由于所關(guān)心的事件沒有被觀測到或者無法觀測到,以至于生存時間無法記錄的情況。常由兩種情況導

2、致:(1)失訪;(2)在研究終止時,所關(guān)心的事件還未發(fā)生。4、生存函數(shù)(Survival distribution function)又叫累積生存率,表達式為S(t)=P(Tt),其中T為生存時間,該函數(shù)的意義是生存時間大于時間點t的概率。t=0時S(t)=1,隨著t的增加S(t)遞減(嚴格的說是不增),1-S(t)為累積分布函數(shù),表示生存時間T不超過t的概率。二、生存分析的方法1、生存分析的主要目的是估計生存函數(shù),常用的方法有Kaplan-Meier法和壽命表法。對于分組數(shù)據(jù),在不考慮其他混雜因素的情況下,可以用這兩種方法對生存函數(shù)進行組間比較。2、如果考慮其他影響生存時間分布的因素,可以使

3、用Cox回歸模型(也叫比例風險模型),利用數(shù)學模型擬合生存分布與影響因子之間的關(guān)系,評價影響因子對生存函數(shù)分布的影響程度。這里的前體是影響因素的作用不隨時間改變,如果不滿足這個條件,則應使用含有時間依存協(xié)變量的Cox回歸模型。下面用一個例子來說明SPSS中Cox回歸模型的操作方法。例題要研究胰腺癌術(shù)中放療對患者生存時間的影響,收集了下面所示的數(shù)據(jù):操作步驟:SPSS變量視圖菜單選擇:點擊進入Cox主對話框,如下,將time選入“時間”框,將代表刪失的censor變量選入“狀態(tài)”框,其余分析變量選入“協(xié)變量”框。其余默認就行。點擊“狀態(tài)”框下方的“定義事件”,將事件發(fā)生的標志設為值0,即0代表事

4、件發(fā)生。在主對話框中點擊“分類”按鈕,進入如下的對話框,將所有分類變量選入右邊框中。在主對話框中點擊“繪圖”按鈕,進入如下的對話框,選擇繪圖的類型,這里只選擇“生存函數(shù)”。由于我們關(guān)心的主要變量是trt(是否放療),所以將trt選入“單線”框中,繪制生存曲線。在主對話框中點擊“選項”按鈕,進入如下的對話框,設置如下,輸出RR的95%置信區(qū)間?;氐街鹘缑?,點擊“確定”輸出結(jié)果。結(jié)果輸出這是案例處理摘要,有一個刪失數(shù)據(jù)。這是分類變量的編碼方式。這是對擬合模型的檢驗,原假設是“所有影響因素的偏回歸系數(shù)均為0”,這里可以看出P=0.0320.05拒絕原假設,認為有偏回歸系數(shù)不為零的因素,值得進一步分析。這是多元回歸結(jié)果,第二列B為偏回歸系數(shù),最后三列為OR值及其置信區(qū)間。由P值可以看出,在0.5的顯著水平下,只有trt有統(tǒng)計學差異,OR為2.265。這是協(xié)變量的平均值。這是

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