生存分析临床研究家庭作业帮助

生存分析是数据分析的统计程序的集合，感兴趣的结果变量是事件发生之前的时间。这是对进入观察和后续事件之间的时间的研究。

医疗和流行病学研究主要是为了衡量结局事件的发生而进行的。然而，进行生存分析的研究集中在衡量事件或结果的时间。事件发生的时间可能随时间而变化，包括死亡事件，或时间到临床终点的发生，如疾病或生化标志物的获得。生存分析研究起源于伦敦“约翰·格兰特”每周死亡人数法案的出版。第一生命表由Healy编写。（1）生存分析也称为生命周期数据分析，事件分析时间，可靠性和事件历史分析，取决于焦点和流程。然而，生存分析受到临床试验设计审查问题的困扰，这使得常规的中心倾向确定方法在平均生存时间的计算中是冗余的。本文试图突出显示不同的生存分析方法，用于在存在审查的情况下，根据个体患者水平数据估计研究中的事件发生时间。第2部分突出了临床试验中遇到的检查类型，其类型和潜在的统计解决方案。生存分析技术，其在不同数据条件下的方法的假设和适用性在第3节和第4节中进行了说明。下一节5讨论了技术推断在超过试用期限的时间段内推导的预期寿命估计值的重要性，向上。最后，第6节列举了不同方法的局限性和优势，最后得出结论，指出卫生经济学家和公共卫生专业人员未来可能的研究和实践领域。我们审查了PubMed，Science Direct和Ovid搜索引擎中使用“临床试验检查”，“生存分析”和“Kaplan Meier方法”作为关键词发表的文章。在共检索了213篇文章之后，本文仅考虑了方法方面的文章。原来的文章是随后的讨论文章，这大大增加了方法论。

一个相互竞争的风险事件发生在多个事件可能发生的情况下，一种事件的发生可能会阻止其他事件的发生[48]。例如，在使用死亡，心肌梗死或中风的复合物的试验中，如果有人死亡，他们不能经历随后的事件，或中风或心肌梗死 – 死亡可能是一个相互竞争的风险事件。同样，在血栓形成事件重要的恶性疾病患者的试验中，死亡可能是一个相当的风险。在生存分析中处理竞争风险有几个选择：（1）分别对每个事件进行生存分析，其他竞争事件被视为被审查;在这种情况下，使用Kaplan-Meier估计量的生存曲线的共同表示在这个上下文中被累积发生率函数（CIF）所取代，它为一种风险的发生曲线提供了更好的解释，而不管竞争风险是否独立; （2）使用比例分布危害模型（Fine＆Gray方法），其中经历其他竞争事件的受试者被保存在感兴趣事件的风险中（即如果以后可能会遇到事件）; （3）适合一个模型，而不是单独的模型，考虑到所有的竞争风险在一起（Lunn-McNeill方法）[13]。因此，评估竞争风险影响的最佳方法是计划针对竞争风险事件进行调整的敏感性分析。

生存分析涉及学习入学与后续事件之间的时间。最初的分析是关注从治疗到死亡的时间，因此名称，但生存分析适用于许多领域和死亡率。最近的例子包括停止避孕的时间，将患者肺功能降低到基线的80％所需的最大剂量的支气管收缩剂，运动到最大耐受时间，透皮贴剂可以留在原位的时间，腿的时间骨折愈合。

当一项研究的结果是一次事件与另一次事件之间的时间时，可能会出现一些问题。

时代最不可能是普遍分布。

我们不能等到事件发生在所有的科目上，比如直到一切都死了。有些患者可能早早离开了研究 – 他们失去了跟进。因此，我们对于一些患者的唯一信息是他们在最后一次随访中仍然存在。这些被称为审查观察

内容

生存数据通常包含审查观察，例如当研究结束时有些患者仍然存活。这种数据的分析需要特殊的统计技术。本课程介绍了生存分析中重要的基本统计概念。涵盖的主题是：非参数方法，如Kaplan-Meier估计器和对数秩检验，参数回归模型，Cox回归分析，包括拟合优度工具，生存预测和竞争风险。

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