区间删失生存数据的统计分析方法及其应用

正在临床研究中,当只知道事件发生在某一给定的时间区间内,而不知道其确切时间点时,将这类数据称为区间删失数据(interval censored data),表示为T∈(L,R][1],其中T表示个体的生存时间,L表示删失区间的下界,R表示上界。显而易见,区间删失包括左删失和右删失,临床研究中,区间删失现象比较常见,特别是在患者进行周期性随访的临床试验和队列研究中。在处理区间删失数据时,很多研究者往往为简便起见,直接用删失区间的中点或右端点作为生存时间     

限制平均生存时间在区间删失数据中的应用

目的针对区间删失生存数据的分析研究,提出限制平均生存时间(restricted mean survival time,RMST)的估计和两组比较检验。方法利用修正EM算法进行迭代并得到生存率估计值,并基于此估计值构建RMST检验统计量求得P值,通过Monte-Carlo模拟验证其统计性能。结果本文提出的区间删失生存数据中RMST检验法的I类错误在0.05附近波动,且其检验效能与现有常用方法Sun模型相当。结论针对区间删失生存数据的组间比较,本文提出RMST检验法不仅准确估计各组生存率,且通过计算RMST能够直观解释组间差异大小并由此作出统计推断,具有较好的统计性能,为临床研究者和病人提供决策依据。     

含有区间删失数据时的生存函数估计及其SAS实现

目的 介绍生存分析中区间删失数据的特点及含区间删失数据生存函数估计的非参数方法,并介绍其在SAS9.2中的程序实现.方法 采用非参数极大似然估计法对Beadle等研究2种疗法对早期乳腺癌患者形体美容效果研究的区间删失数据进行生存函数估计,并利用SAS中的宏程序%EMICM实现其计算.结果 非参数极大似然估计法有效的计算出了2组疗法患者每个个体的生存概率、死亡概率、累积生存概率以及生存率的标准误,绘制出了2组疗法患者的生存曲线.结论 区间删失数据是临床实践中较常见的一类数据,区间删失数据生存函数估计的非参数方法 是常用的一种方法,但其计算相对右删失数据过程复杂,缺乏相应的软件实现,本文提供的SAS宏程序可以有效的实现计算,为实际工作提供帮助.     

指定删失比例的生存数据模拟及R实现

目的探讨生成具有指定删失比例的模拟数据的新方法,并编写完整的模拟数据产生的R代码,方便使用。方法基于Cox比例风险模型框架分别推导考虑和不考虑协变量情况下的删失参数的闭式表达式或核密度估计,并基于R 4.0.2软件编写函数模拟产生满足指定删失比例的生存数据。通过1000次模拟数据来验证生成数据的删失比例是否与指定的删失比例一致。结果函数CenDatNoCov、CenDatBin、CenDatNorm和CenDatMixed可分别返回不考虑协变量,协变量为二项分布、正态分布以及混合分布情况下的删失数据,其中后三者内嵌的函数CensProbBin,CensProbNorm,CensProbMixed可分别得到相应情况下的删失参数值。模拟生成数据的删失比例与指定的删失比例近似相等。结论本研究所提供的方法及编写的R函数可有效生成指定删失比例的数据。     

基于super learner算法的集成学习及其在纵向删失数据预测建模中的应用

目的 集成学习是近年来机器学习领域中被广泛应用的一种新的、用来提高学习精度的算法.本文旨在介绍基于superlearner算法的集成学习方法在纵向删失数据预测建模中的应用及其R语言实现.方法 本文介绍了su-per learner算法的基本原理及其在纵向删失数据建模中的应用,以及如何在R语言中实现该算法的建模.其次,应...     

鼻咽癌筛查资料中无发病数据的分析方法探讨

鼻咽癌筛查资料中无发病数据的分析方法探讨中山医科大学卫生统计学教研室傅承主，方积乾，柳青问题的提出在随访研究中，由于某种原因未观察到研究对象的结局，所以不知道该研究对象的确切状态，该对象还未到达规定的终点之前就被删失了，这种数据称为删失数据。虽然删失...     

样本量及删失率对生存分析模型有效性和偏倚性的影响

目的 探讨样本量及删失率对生存分析模型有效性和偏倚性的影响,为根据资料特点选用适合的生存分析方法提供参考依据.方法 以实际数据为总体,通过抽样模拟和删失模拟,比较不同样本量和删失率下,Cox模型和加速失效时间模型的有效性和偏倚性及其变化趋势.结果 对于大样本(≥500)或删失率较小(≤30％)的数据,两种模型的有效性和偏倚性相近,分析结果均较为可靠.当样本较小(300 ～400)或删失率较高(40％～60％)时,加速失效时间模型的分析结果更为可靠.结论 Cox模型对于大样本或删失率低的数据更为实用.加速失效时间模型的分析结果在样本量较少或删失率较高时更为可靠.     

药物经济学评价中删失成本数据的处理方法

通过对药物经济学评价中删失成本数据的类型介绍,总结不同类型删失成本数据的识别和处理方法,为实施药物经济学评价时处理删失成本数据提供方法学上的参考。     

含特定比例均匀随机删失生存数据的SAS模拟实现

正删失(censoring)是生存分析时经常会遇到的一个实际问题,为生存数据的处理分析带来了一定困难。针对这一问题,在实际研究中往往需要通过随机模拟来产生含一定删失比例的特定生存分布数据,供探索性研究或对比性研究使用。文献检索后发现,目前国内外针对删失生存数据的模拟研究数量较少~[1-3]。按照其发生是否与研究对象的其他特征有关,删失分为随机删失(random censoring)和非随机删失     

含有Ⅱ型区间删失数据的回归模型参数估计

目的比较四种方法估计含有Ⅱ型区间删失数据的回归模型参数最大似然估计值,探讨在不同样本量情况下四种方法估计结果的准确性和稳定性。方法对含有Ⅱ型区间删失的生存数据分别拟合Weibull参数回归模型和Cox-PH半参数回归模型,并结合EMICM算法得到模型参数的最大似然估计值;应用组均值插补法将区间删失数据填补为右删失数据,进一步用传统的Cox回归以及建立伪观察值的方法估计生存函数,模拟样本量分别为50、200、500例。结果Weibull回归模型的参数最大似然估计值分别为β_1=0.496,β_2=-0.366;β_1=0.680,β_2=-0.586;β_1=0.620,β_2=-0.504。Cox-PH半参数回归模型的参数最大似然估计值为β_1=0.652,β_2=-0.469;β_1=0.683,β_2=-0.538;β_1=0.629,β_2=-0.511。填补为右删失数据后传统Cox回归方法得到的参数最大似然估计值分别为β_1=0.203,β_2=-0.227;β_1=0.641,β_2=-0.514;β_1=0.545,β_2=-0.446。用Pseudo-observations得到的参数最大似然估计值分别为β_1=0.217,β_2=-0.275;β_1=0.796,β_2=-0.601;β_1=0.561,β_2=-0.468。结论在不同样本量情况下,拟合Weibull参数回归模型,Cox-PH半参数回归模型结合EMICM算法估计的参数最大似然估计更准确更稳定。     

不同删失比例下AFT模型与Cox模型表现比较的模拟研究

目的评价当生存数据出现不同删失比例的条件下,AFT模型和Cox模型的表现优劣。方法采用自编SAS宏程序模拟不同参数设置、不同比例均匀删失的Weibull分布,分别采用AFT模型和Cox模型对模拟产生的数据进行拟合,并从偏倚、准确性和覆盖程度三个指标对两个模型的表现进行评价。结果在分布参数和自变量效应值固定的情况下,AFT模型在参数估计偏倚和准确性两方面的表现却始终优于Cox模型。删失比例越大,AFT模型的表现相对而言越优异。而在覆盖程度方面,对于相同参数设置及删失比例的模拟数据,两个模型的表现相似。结论 AFT模型的总体表现优于Cox模型,当删失生存数据同时满足两类模型的应用条件时,应该优先选择偏倚更小、准确性更高的AFT模型进行分析。     

关于多水平删失正态回归模型的模拟研究

目的 探讨不同条件下的数据对于多水平删失正态回归模型参数点估计及其标准误的影响.方法 模拟二水平删失正态回归数据,分别拟合二水平正态回归模型和二水平删失正态回归模型,并给出不同的一、二水平样本量及内相关系数条件,比较其参数点估计及参数标准误估计结果.结果 二水平样本量越大,固定系数、一水平残差及残差间协方差的标准误估计越准确,而方差成分标准误估计的准确性对于一水平样本量要求较弱,内相关系数对参数标准误估计的准确性影响不大.结论 存在删失因变量的多水平结构数据应使用多水平删失正态回归模型进行参数估计,其标准误与合适的各水平样本含量及内相关系数有关.     

基于基准实验的生存数据机器学习和COX模型的区分度性能比较

目的 比较随机生存森林模型、梯度提升模型、极限梯度提升模型与Cox比例风险回归模型对生存数据的区分度性能,为生存分析方法的应用提供参考。方法 基于基准实验框架,选择SEER数据库、TCGA数据库、R软件包共13个数据集,分别构建三种机器学习模型与Cox模型,以嵌套交叉验证获得Harrell’s C-index作为模型区分度性能评价指标,采用秩和检验比较模型间性能。结果 各数据集的C-index主要集中在0.6～0.75之间。单数据集的结果不全相同,各模型C-index差异仅在部分数据集有意义,且没有一致结论;四种方法的性能在所有数据集、高删失率数据集、低删失率数据集等不同组数据集间的C指数差异均无统计学意义。结论 在不同场景下的生存数据分析中,三种机器学习模型区分度性能与传统Cox模型相近。     

三臂非劣效性设计生存时间数据的半参数统计推断方法

目的 推荐并改进一种用于新药临床试验中生存分析三臂非劣效性设计的半参数统计推断方法.方法 采用Cox比例风险模型建立用于生存时间数据的三臂非劣效检验方法,通过模拟试验验证该方法的有效性,并给出样本含量估计的R语言程序.结果 模拟试验结果证实,在样本删失风险率维持在一定水平时,三臂Cox模型能有效地控制Ⅰ类错误发生概率,并保证较高的检验效能,实际应用简单有效.结论 本文推荐的方法,可以有效地应用于三臂生存时间数据的非劣效性研究.     

剖宫产术中等比重罗哌卡因蛛网膜下腔阻滞的ED50和ED95

目的研究等比重罗哌卡因蛛网膜下腔阻滞用于剖宫产的量效关系。 方法选择2012年8月至2013年4月于广州市妇女儿童医疗中心行剖宫产的180例孕妇为研究对象,将其随机双盲分为9组,各组n = 20。于L3～L4椎间隙蛛网膜下腔穿刺成功后,分别注射罗哌卡因7 mg(R7组),8 mg (R8组),9 mg(R9组),10 mg(R10组),11 mg(R11组),12 mg(R12组),13 mg(R13组),14 mg(R14组)及15 mg(R15组)的等比重液。采用针刺法测定感觉阻滞平面,测定感觉阻滞平面达到T6的时间。成功的蛛网膜下腔阻滞被定义为能达到T6平面,能顺利完成手术,无需额外加用硬膜外药物。记录新生儿出生后1 min Apgar评分,蛛网膜下腔阻滞导致孕妇低血压等不良反应。采用Probit法计算50%和95%患者蛛网膜下腔有效的罗哌卡因剂量及其95%可信区间(CI)。各组孕妇年龄、身高等一般资料比较,差异无统计学意义(P>0.05)（本研究遵循的程序符合广州市妇女儿童医疗中心人体试验委员会制定的伦理学标准,得到该委员会批准,征得受试对象知情同意,并与之签署临床研究知情同意书）。 结果随着罗哌卡因剂量加大,感觉阻滞平面达到T6平面的时间缩短。高剂量罗哌卡因(14 mg和15 mg)蛛网膜下腔阻滞可致患者术中低血压发生率明显高于其他各组(P<0. 05)。罗哌卡因的ED50和ED95（95%可信区间）分别为：8.0 mg[(6. 9~8.7)mg]和12.7 mg[(11. 8～14. 5) mg]。 结论罗哌卡因用于剖宫产术蛛网膜下腔阻滞的ED50为8. 0 mg,ED95为12. 7 mg;随着其剂量增大,低血压不良反应发生率显著增加。     

核心家系中删失性状遗传方差分量模型的研究

目的研究核心家系资料中删失性状的遗传方差分量模型,评价环境因素和遗传因素对删失性状的影响。方法应用多变量脆弱模型研究删失性状的遗传方差分量,基础模型选用Cox比例危险模型,MCMC方法用于参数估计,原发性肝癌核心家系发病年龄资料的分析说明了该方法的实际应用。结果实例分析结果符合专业解释,该模型对生存时间分布没有要求因而有更广泛的适用性。结论基于Cox回归模型的遗传方差分量模型可用于家系资料,研究生存时间资料的遗传和环境因素的作用。     

临床试验中的生存分析

在临床试验中 ,我们常常遇到这样一类数据 ,它们的一个重要的特征是 :在研究期限结束时某些个体身上还没有出现我们关心的事件 ,例如 ,在研究期限结束时某些病人仍然活着或处于缓解状态 ,这些个体的确切生存时间是不知道的 ,或称为被删失了。在试验中 ,我们称之为寿命数据。而临床试验中的生存分析正是研究这种删失情形下的寿命数据的统计方法。生存分析在上个世纪后五十年得到了迅速的发展 ,对临床试验的作用也日益突出。临床试验中的生存分析的内容相当丰富 ,因此我们不可能对其各个方面都进行总结 ,更不用说提及所有在该领域取得杰出成绩…     

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     

多态T波区间检测技术的研究

目的:利用小波变换进行T波区间的检测.方法:在23尺度上通过模极大值法定位R波.在24尺度上首先根据R峰以及T波起点和终点的经验值确定起始T波区间.然后对每个心拍在此区间上找到T波的模极大值,根据模极值的个数和正负顺序确定T波波形的形态.由于不同形态的T波对应不同的T波起点和终点的检测方法,实现T波区间的分类检测,提高T波检测的精确度.由于本文算法是作为T波交替检测的前期工作,为了验证算法的准确率,采用了QT数据库中的部分记录进行了仿真,评价实验结果.结果:仿真实验证明了本文算法能正确地分辨出每个T波的形态,并在此基础上得到较为准确的T波区间.结论:本文采用模极大值算法根据T波的不同形态进行T波区间的分类检测,检测结果比较理想,且计算简单,较易实现.     

妊娠期甲状腺功能正常范围的探讨

目的 建立山西省儿童医院(山西省妇幼保健院)健康妊娠期妇女孕早、中、晚期的血清促甲状腺激素(TSH)、游离甲状腺素(FT4)和游离三碘甲状原氨酸(FT3)的妊娠期特异性参考区间(GRIs)。方法 选取2019年4月至2020年4月在山西省儿童医院产检并符合筛选标准的2 504例妊娠期妇女作为研究对象,采用化学发光免疫分析法检测其在妊娠早期(T1期)、妊娠中期(T2期)和妊娠晚期(T3期)的血清TSH、FT4和FT3水平;同时选取100例健康非妊娠期妇女作为对照组,分析各指标在不同孕期的变化特点并与非妊娠期妇女比较。与使用相同分析仪的其他GRI研究进行比较,同时比较原厂家参考区间和该研究参考区间内的患病率和发病率。结果 山西省儿童医院妊娠期妇女血清TSH范围:T1期0.04~5.53mIU/L,T2期0.23~4.80mIU/L,T3期0.65~5.25mIU/L;FT4范围:T1期12.36~21.85pmol/L,T2期10.78~18.78pmol/L,T3期10.14~16.59pmol/L;FT3范围:T1期3.09~5.85pmol/L,T2期2.96~5.51pmol/L,T3期2.97~4.70pmol/L。与原参考区间相比,依据该研究新建立的参考区间,误诊率(1.04%)显著降低(χ^(2)=6.21,P<0.05)。结论 山西省儿童医院妊娠期妇女的血清TSH、FT4、FT3水平与其他地区有所区别,且不同孕期的正常参考范围也不同,建立该地区妊娠期妇女的甲状腺功能正常参考值范围对于孕期健康监测和有关疾病的诊疗具有重要意义。