Buckley-James模型在生存分析中的应用

目的探讨Buckley-James模型在生存分析中的应用。方法介绍Buckley-James模型的计算、发展以及程序的实现，用一实例比较了Buckley-James模型和Cox模型。结果在不符合比例风险的前提下，Buckley-James模型的结果要比Cox模型准确。结论Buckley-James模型有着很好的统计学特性，它是Cox模型在不满足比例风险假定时的主要替代模型之一。     

随机生存森林模型在肺癌患者预后分析中的应用

目的 应用随机生存森林模型探讨肺癌患者预后影响因素的重要性并对预测结果进行评价.方法 对山西省某三甲医院342例确诊的肺癌患者进行随访研究,建立随机生存森林模型,并与传统的Cox回归模型进行比较.结果 342例肺癌患者中226例患者发生死亡,中位生存时间为28.23月.治疗方式、肿瘤大小、临床分期等变量是影响肺癌患者预...     

限制平均生存时间回归模型在生存分析中的应用

目的 探讨限制平均生存时间(restricted mean survival time,RMST)回归模型在生存数据分析中的应用。 方法 运用伪值估计方法对医学数据进行限制平均生存时间回归模型实例分析,并与常见生存分析模型进行比较。 结果 RMST回归模型无特定模型假设,适用于不满足比例风险假定的生存数据;实例分析显示,RMST模型构建灵活,可通过设定多个τ值在多个时间段内进行估计;犯第一类错误的概率低于Cox比例风险模型,模型估算结果容易解释,能够提供在临床实践中更为实用的结论。 结论 在不满足比例风险假定且生存曲线有较大交叉的情形下,限制性平均生存时间模型能够提供稳定有效且易于解释的效应估计,在生存分析领域具有优良的适用性,可以作为Cox比例风险模型分析结果的补充。     

截尾分位数回归及其在生存分析中的应用

目的 探讨传统的生存分析方法中违背比例风险假设、对数线性假设或条件异方差存在时的替代方法及其应用.方法 介绍截尾分位数回归方法并对其进行统计模拟,与COX回归和加速失效回归模型进行比较,通过实例对肾衰患者留置导尿管后的感染时间进行生存分析.结果 COX模型对比例风险假设及离群点敏感且不能很好地反映数据的异质性.结论 在一定条件下截尾分位数回归模型作为传统生存分析的替代方法可克服其缺点.     

Cox回归模型在肺癌预后分析中的应用

本研究运用Ｃｏｘ模型对影响肺癌患者生存的因素 ,以及预后指数、危险度及生存率作一生存预测 ,为改善患者的预后 ,延长生存期提供临床依据。资料与方法1 病例来源 :收集唐山市 4所医院 ,1987～ 1993年间所有经组织学或 /和细胞学或 /和临床确诊为原发性肺癌的住院病例共 1157例 ,采用查看病历、信访和家访的方法 ,实调查 10 91例 ,随访率 94 3%。由于地址不详和交通不便 ,失访 66例 ,失访率 5 7%。 10 91例病历中 ,男性 74 5例 ,女性 34 6例 ,男女比例 2 15∶1;年龄最小 15岁 ,最大 84岁 ,平均 57 8岁 ,其中小于4 0岁的 88例 ;职业分布 :…     

生存分析中的回归模型

生存分析是肿瘤及其他慢性病预后分析的主要方法,自20世纪70年代中期以来,得到迅速的发展,无论在理论或应用方面都受到了人们的重视.常用的回归分析方法可分为三种类型：参数回归、半参数回归以及非参数回归.     

生存分析模型在肺结核患者治愈率分析中的应用

目的：将生存分析方法应用于肺结核病治愈率的动态描述及其影响因素分析。方法：以江苏省盐城市6个县登记治疗并实施全程督导管理的172例肺结核初治菌阳病人的3年随访资料为例,采用生存分析估计治愈率,用非参数的Cox比例风险回归模型对肺结核治愈率进行单因素和多因素分析,并对有统计学意义的影响因素尝试用Weibull分布的参数方法拟合治愈率曲线。结果：生存曲线给出不同时间点的治愈率,随着治疗时间的持续,肺结核病人的治愈率由低到高,最终接近100％;Cox回归模型显示肺结核病治愈率受多种因素影响,如吸烟、不同治疗方案及不同区县等。结论：生存分析方法适用于肺结核病等慢性传染病疗效指标的动态描述及其影响因素的分析。     

Cox回归模型与对数线性回归模型在生存分析中应用的比较

运用Ｃｏｘ回归模型和对数线性回归模型对１６８９例肝癌病人生存时间的分析，发现Ｃｏｘ回归模型能够提供主要的预后影响因素，其结果与特定的参数回归模型相接近，使临床上能够快速地获得预后的影响因素。     

Cox模型在胃癌预后分析中的应用

本文对147例胃癌根治术患者,运用Cox模型从26个预后因子中,确定浸润型生长方式、淋结巴转移、幽门部肿瘤、手术范围、年龄、症状为胃癌预后因子.其中,以浸润型生长方式与术后生存期的关系最为密切,淋巴结转移是仅次于生长方式的重要因素。根据预测模型对每个患者都可计算预测值(PV),判断预后。其敏感度为90.4%,可靠性达87.7%,高于其他方法的预测效果。生存函数估计则可提供更为详细的术后生存信息,如1年、2年、5年、10年生存率和中位生存期,进而可估测术后生存期,为临床医师选择治疗方案和术后监护提供依据。上述各项分析由我们在长城0520微型计算机上编制的生存分析软件系统实现。     

鞅残差在Cox回归模型诊断中的应用

目的：探讨Cox模型中某给定连续变量对生存效应的最佳函数形式。方法：不含该变量的Cox模型下的鞅残差对该协变量作图可揭示该变量在全模型中的函数形式。结果：实例分析表明,Loess平滑鞅残差图可用于Cox模型中协变量函数形式的确定。结论：建议分析者把鞅残差图纳入Cox模型分析中,对协变量的生存效应作出正确估计。     

配对设计生存资料的统计分析及其在临床试验中的应用

目的 介绍配对设计生存资料的统计分析方法及其在临床试验中的应用。方法 运用基于协方差矩阵稳缝估计的Cox回归模型，通过调用STATA统计软件包中stcox命令中的cluster选项。对配对设计生存资料进行统计分析。并用治疗烧伤临床试验中的实例比较了运用和不运用配对设计生存资料的统计分析方法的两种结果。结果 实例分析表明运用配对设计生存资料的统计分析方法时，可得出治疗组的创面愈合时间小于安慰剂组的结论，而不运用配对设计生存资料的统计分析方法时，其结论为治疗组和安慰剂组创面愈合时间的差异无统计学意义。结论 在对配对设计的生存资料进行统计分析时．应选用配对设计生存资料的统计分析方法，否则将降低检验的效率，可能得出不正确的结沦。     

Markov模型在生命统计中的研究进展

在生命统计研究中,许多慢性病生存资料呈现多状态、多阶段进程的特点,以往对于此类问题的分析多采用经典的统计学方法(如logistic回归、Cox回归、广义估计方程等方法),这些方法作为传统的生命资料分析方法在该领域有不足之处,如Cox回归方法常常只关心一个终点,对于多个疾病终点     

区间截尾Cox比例风险模型及其应用

Ｃｏｘ比例风险模型是生存分析中比较常用的一种方法 ,Ｃｏｘ比例风险模型假定说明变量的效果具有参数形式 ,但允许基准生存函数不具有特定的形式 ,所以应用范围非常广泛。但由于资料中常含有截尾数据(ｃｅｎｓｏｒｅｄｄａｔａ) ,使Ｃｏｘ比例风险模型更加复杂。根据个体生存时间与观察时间之间的关系可以分为 3类 :若个体的生存时间长于观察时间 ,称为右截尾数据 ;若个体的生存时间短于观察时间 ,称为左截尾数据 ;若个体的生存时间界于两次观察之间 ,则称为区间截尾数据。目前国内对左截尾和右截尾的Ｃｏｘ比例风险模型研究较多〔1,2〕,有…     

Aalen模型在医学研究中的应用北大核心CSCD

Cox比例风险模型是生存分析中最常用的模型,很多实际问题中的协变量并不满足比例风险,而且协变量的效应可能随时间变化。基于这些情况的考虑,Aalen提出了加法危险率模型,Aalen模型是Cox模型的补充。Aalen模型一个重要的特征就是其回归系数是随时间变化的函数,这种函数没有特定的形式,也不依赖任何参数假定。     

神经网络在生存分析中的应用进展

生存分析（survival analysis）是研究从起点事件到终点事件所持续时间及其相关影响因素的一类技术方法的总称.有很多模型可用于拟合生存时间与相关变量间的关系,主要有参数、非参数及半参数模型等三大类,每种都各有其缺陷。     

结构方程模型及其在慢性病患者生存质量研究中的应用

生存质量资料具有多时点、多终点、多变量、变量不可直接观测等特点,常规的统计方法显得无能为力。迄今为止,尚未有成熟的统计方法应用于生存质量及其影响因素的探讨。结构方程模型(Structural Equa-tion Model,SEM)具有能够分析不能直接观测的潜在变量等优良特性,而生存质量量表各个维度均是不可直接观测的潜在变量,所以从理论上讲结构方程模型比较适用。但由于结构方程模型理论较为复杂,且国内详细介绍其原理及应用的书籍、文献很少。因此,笔者首先介绍结构方程模型的基本原理,然后结合实例分析介绍建模过程,提出其应用注意事项,旨在促…     

生存分析中的最小二乘回归模型

回归模型的建立是生存分析的基本问题之一。指数分布假定下的线性模型因其对生存分布的特殊要求,不便于实际应用。Cox模型的提出及发展把生存分析的理     

晚期非小细胞肺癌患者生存时间影响因素分析

目的探讨影响晚期非小细胞肺癌患者生存时间的因素,建立具有临床实用价值的预后模型。方法收集184例晚期非小细胞肺癌患者临床随访资料,运用Kaplan-Meier法估计生存率并进行单因素分析,利用Cox比例风险回归模型进行多因素分析,计算个体预后指数并据此进行分组,使用Log-Rank检验进行比较。结果晚期非小细胞肺癌患者1年、2年、3年的生存率分别为53%,25%,12%。单因素和多因素分析结果显示,KPS评分、临床分期、治疗方式以及治疗前血红蛋白水平对患者生存时间有影响(P0.05)。按照预后指数进行分组,高、中、低危组患者生存时间具有差异(P0.001),高危组的中位生存时间为7个月,95%可信区间为5.8～8.2个月;中危组的中位生存时间为16个月,95%可信区间为14.1～17.9个月;低危组的中位生存时间为35个月,95%CI为31.1～39.8个月。结论 KPS评分、临床分期、治疗方式以及治疗前血红蛋白水平是晚期非小细胞肺癌患者生存时间的独立影响因素,根据以上因素所建立的预后指数模型具有实际应用价值。     

生存分析中的解释变异度量及其应用

目的 介绍生存分析中解释变异度量有其应用。方法 应用平方和定义的R^2，模型似然定义的R^2及其于预测值和生存的平方相关的R^2度量解释变异大小。结果 上述三类不同的R^2可度量生存函数的变异中利用协变量可减少的百分比。结论 没有给定预后因子下解释变异的量化，研究者很容易被高度显著的P值或预后因子的高相对危险度所误导，过高地估计一个预后模型的预测能力。     

成年艾滋病抗病毒治疗患者生存状况及其影响因素

目的 了解成年艾滋病抗病毒治疗患者生存状况及其影响因素,为改善艾滋病患者生存状况提供参考依据。方法 收集2006年9月-2010年9月在宁夏医科大学总医院接受抗病毒治疗的152例≥ 18周岁成年艾滋病患者病历资料,分析其在观察期间的生存状况,并采用多因素Cox比例风险回归模型分析影响患者生存状况的影响因素。结果 2015年9月30日随访截止时,152例成年艾滋病抗病毒治疗患者中仍在治疗102例（67.11%）,失访7例（4.61%）,转诊10例（6.58%）,停药5例（3.29%）,死亡28例（18.42%）;28例死亡患者中,死于艾滋病者21例（75.00%）,因其他因素致死者7例（25.00%）;21例死于艾滋病患者中,抗病毒治疗<1年死亡11例（52.38%）,2~3年死亡7例（33.33%）,4~5年死亡3例（14.29%）。多因素Cox比例风险回归分析结果显示,年龄≥30岁、WHO临床分期Ⅲ期以上、感染途径为异性和同性性途径感染是影响成年艾滋病抗病毒治疗患者生存状况的危险因素;CD4⁺细胞计数>200个/μL和抗病毒治疗方案为≥ 2种抗菌药物联合治疗是影响成年艾滋病抗病毒治疗患者生存状况的保护因素。结论 年龄、CD4⁺细胞计数、WHO临床分期、抗病毒治疗方案和感染途径是成年艾滋病抗病毒治疗患者生存状况的主要影响因素。