临床生存数据新视角:竞争风险模型

临床生存数据常常伴有多个结局,各结局间存在竞争关系,忽略竞争风险使用传统单因素Kaplan-Meier法会高估累积死亡率,使用传统多因素Cox有可能错误估计HR值。目前国内临床文献较少提及竞争风险且方法学均未提供具体实现程序,亦无解析主流模型应用条件与参数。为此本文旨在阐述竞争风险的概念与核心模型,以实例解析累积发生率、原因别风险模型、部分分布风险模型正确的应用,并提供相应SAS 9.4程序以便临床研究人员进行竞争风险建模时参考。     

多结局Cox模型在医学中的应用和Stata实现

目的探讨生存分析中多结局风险比例模型在实际研究中的应用.方法采用多结局的比例风险模型,采用偏似然估计和校正方差估计值,引入新的协变量,同一因素的不同结局的风险函数比(HR)不同.结果通过对实例的分析显示该方法在实际应用中较好地解决了同一因素对应不同结局风险函数比(HR)不同的问题.结论对于不同结局,定义协变量的相应取值,使多结局比例风险模型可估计和推断同一因素对应不同结局的风险函数比.     

使用R软件分析竞争风险模型简明攻略

所谓竞争风险是指研究对象除了会出现研究者感兴趣的结局(如GVHD的发生),还会出现如车祸等其他意外结局,它的出现会导致感兴趣的事件永远不会发生(这被认为是与右删失数据(right-censord data)的最大差别),即出现了竞争。现在学界的主流观点认为,将竞争风险按删失处理,将导致生     

竞争风险模型探讨及其应用

本文为解决生存分析中存在多个结局并含截断数据的问题，建立了一个竞争风险模型，并用它对山西省尘肺从Ⅰ期到Ⅱ期的晋期率及晋期时间进行了分析，获得了合理的结果。     

NDR和DIAL模型在宁波市社区2型糖尿病人群中预测心血管病发生风险的应用

目的在我国社区2型糖尿病人群中独立验证并比较基于瑞典糖尿病登记数据(NDR)建立的心血管病短期风险预测模型和糖尿病终生风险预测(DIAL)模型评估5年和10年心血管病发生风险的准确性。方法研究对象为2010年1月1日至2020年12月31日在中国鄞州电子健康档案研究中的基线无心血管病史且年龄在30～75岁的2型糖尿病队列人群。采用校准后的NDR模型评估研究对象5年心血管病风险, 采用DIAL模型评估5年和10年心血管病发生风险, 采用调整竞争风险的Kaplan-Meier法计算研究对象5年和10年心血管病实际发生风险。采用区分度C统计量、校准度χ2值和校准图评价预测模型的准确性。结果经过中位7.0年的随访, 83 503名研究对象共发生7 326例心血管病事件和2 937例非心血管病死亡事件。在5年心血管病风险预测中, NDR模型对男性和女性发病风险分别高估39.4%和8.6%, DIAL模型分别高估14.6%和50.1%。在男性5年风险预测中DIAL模型区分度优于NDR模型, 其C统计量(95%CI)分别为0.681(0.672～0.690)和0.667(0.657～0.677);女...     

基于竞争风险模型的离退休人员白内障发病的影响因素分析

目的 应用竞争风险模型,探究离退休人员白内障发病的影响因素,为离退休人员的白内障预防和早期干预提供科学依据。方法 将历年参与杭州市萧山区55岁及以上离退休人员体检项目的人员作为研究对象,纳入前瞻性队列研究,收集研究对象所有可能的影响因素,拟合竞争风险模型,分析研究对象白内障发病的影响因素。结果 纳入队列的研究对象共计2 181人,经过8年的随访失访188人,发生白内障（终点事件）923人,发病率为42.3%,在发生白内障之前死亡或失明（竞争事件）294人,累积观察到12 575人年,竞争风险模型分析显示,在有竞争事件的影响下,女性（HR=1.371, 95%CI:1.202～1.565）、年龄≥70岁（HR=1.027, 95%CI:1.020～1.034）、教育程度为中学（HR=1.940, 95%CI:1.673～2.250）或大专及以上（HR=1.301, 95%CI:1.104～1.533）、高血压（HR=1.384, 95%CI:1.216～1.575）、糖尿病（HR=1.303, 95%CI:1.144～1.484）、高血脂（HR=1.209, 95%CI:1.063～1....     

多结局生存分析模型与Cox模型的随机模拟比较

目的通过随机模拟评价不同多结局生存分析模型的特点。方法利用随机模拟数据,比较多结局生存分析模型、将多个结局视为一种结局的单结局Cox模型及将各个结局分开拟合多个单结局Cox模型的回归系数的估计精度。结果多结局生存分析模型回归系数的估计最准确,95%可信区间包含回归系数的百分比最高,95%可信区间不包含0的百分比也最高。结论采用将各个结局分开单独拟合Cox模型和将多种结局视为单一结局拟合Cox模型分析多结局生存数据会导致回归系数估计不准及检验效能的降低。     

竞争模型假设与广义F检验的研究

在传统教科书中,如象t检验、方差分析、回归分析、协方差分析等统计假设检验方法的目的都可以归纳为究竟选用什么数学模型来分析观察数据的结构的问题。本文所提出广义F检验的方法就是这一思想的体现。该法不仅逻辑清晰、易于理解,而且使很多传统假设检验方法在竞争模型假设的思想下形成系统化的概念。广义F检验有三个步骤:(一)根据观察资料的特征及研究的目的建立某些竞争模型假设,每一假设为观察数据的拟合提供一个数学模型;(二)计算观察数据拟合每个竞争模型的剩余平方和及自由度;(三)计算广义F值,并根据相应的F分布的概率特征对竞争模型作出合理的推断。     

基于竞争风险理论和概要型数据的病死率估计模型

目的利用概要性数据建立有效的病死率估计模型。方法运用生存分析和竞争风险理论建立估计模型,应用最大似然法求出模型的参数。结果根据数值模拟合实际数据分析验证了模型的估计精度。结论此模型在疾病暴发过程中估计病死率值是有效的。     

术后入外科重症监护室患者再入ICU的竞争风险分析

目的通过竞争风险模型分析,综合考虑死亡事件和再入ICU(intensive care unit,ICU)事件,了解术后入外科重症监护室(surgical intensive care unit,SICU)患者再入ICU的影响因素。方法以MIMIC-Ⅲ(Medical Information Mart for Intensive Care,MIMIC-Ⅲ)数据库中手术后入外科ICU患者为研究对象。将死亡而未再入ICU作为一个竞争风险事件,使用Grey检验进行患者再入ICU的单因素分析,并计算累积发生率,使用竞争风险模型进行多因素分析。结果本研究共纳入8 401例术后入外科重症监护室患者,其中440例(5.7%)患者发生再入ICU,1 086例(12.9%)发生竞争性死亡。再入ICU在患者入院后30 d、50 d和70 d的累积发生率分别为12.5%、16.7%和21.5%。当死亡而未再入ICU被认为是竞争风险时,竞争风险模型多因素分析结果显示,出ICU前48 h内是否机械通气、血管外科手术、elixhauser合并症、血清氯、血红蛋白和血小板是影响患者再入ICU的因素(P0.05)。结论在评估患者再入ICU的风险时,应同时考虑死亡这一竞争风险事件,以更准确地分析影响患者再入ICU的因素。