删失数据中组间疗效比较的统计推断方法研究

发布时间：2020-04-13 03:42

【摘要】：背景生存数据中的疗效比较是医学研究中常见的问题之一。在右删失生存数据组间比较研究中,当风险率成比例假定失效,特别是生存曲线交叉时,现有整体检验法难以直观衡量组间疗效差异大小且检验效能较低,无法有效评价组间疗效差异,因此提出无上述假定的检验法尤为重要。同样地在区间删失生存数据中,也存在类似问题。目的在右删失生存数据中,提出无需风险率成比例假定的新整体检验法,并将其推广到随访区间段上的疗效差异检验;在区间删失生存数据中,提出拓展的RMST检验法。通过Monte Carlo模拟评价上述检验法的稳健性和适用性,为临床研究者推荐统计性能较稳健的检验方法和分析策略。方法首先在右删失数据中,介绍生存曲线间面积指标以衡量组间绝对差异,然后提出基于该面积指标的置换面积检验法。通过Monte Carlo模拟对该检验进行性能检验和评价,并与经典的Log-rank检验等方法进行比较。同时用两个实例分析来比较了几种指标和方法之间的差异。其次在区间删失生存数据中提出拓展的RMST检验法,通过模拟研究探索其稳健性和适用性并进行实例分析。结果从右删失生存数据模拟结果看面积置换检验法能够较好的控制Ⅰ类错误并在不同模拟情形下均具有较高的检验效能,即能控制假阳性错误又有较强的发现差异的能力,表现相对稳健。结合实例结果来看,在风险率成比例时,几种方法的效果都较好,但当风险率成比例假设失效时,即两条生存曲线部分发散或交叉时,基于生存曲线间面积的检验方法能够更好地给出统计描述与推断结果。在区间删失生存数据模拟研究中,本研究提出的拓展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。结论在右删失生存数据中,基于两条生存曲线间的面积能够直观反映组间随时间变化的疗效差异大小,其对应的置换面积检验也是一个稳健的统计推断方法,特别是在生存曲线交叉等复杂其情况下有更好的分析效果;同时若研究者关心某个随访区间段上的疗效差异,可将该指标及其对应检验法拓展到该随访区间段上。在区间删失生存数据中,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。
【图文】：

情形,偏度系数,检验统计量,样本量

考虑删失比例（Ｃｅｎｓｏｒｉｎｇ邋Ｒａｔｅ，邋ＣＲ）为０％、１５％、３０％、４５％的情形，同时考虑逡逑了样本量均衡设计（Ｍ＝７Ｖ２＝２０，邋５０，邋１００）以及非均衡设计（Ｍ＝２０，邋ｉＶ２＝５０；邋Ｍ＝５０，逡逑ｉＶ２＝１００）。图２－２是检验统计量Ａ的密度直方图和拟合曲线（横坐标为Ａ取值，逡逑纵坐标为其密度分布）。通过模拟研宄发现，在５种样本量与４种删失率的不同逡逑组合下：其检验统计量的偏度系数最小值和最大值分别是１．０３３、１．４３６邋（正态逡逑分布偏度系数为０）

生存曲线,实例

ｔｉｍｅ（ｍｏｎｔｈ）逦ｔｉｍｅ（ｍｏｎｔｈ）逡逑图２－３：两个实例的生存曲线图。图２－３Ａ对应实例一；图２－３Ｂ对应实例二。图中区域Ｓ逡逑表示两条生存曲线下面积的公共区域；图２－３Ａ中灰色区域０２分别指交叉点前后两条逡逑生存曲线间面积；图２－３Ｂ中的区域灰色Ｄ指两条生存曲线间面积。逡逑Ｆｉｇｕｒｅ邋２－３：邋Ｋａｐｌａｎ－Ｍｅｉｅｒ邋ｃｕｒｖｅｓ邋ｆｏｒ邋ｔｈｅ邋ｔｗｏ邋ｅｘａｍｐｌｅｓ．邋Ｆｉｇｕｒｅ邋２－３邋Ａ邋ｉｓ邋ｆｏｒ邋ｅｘａｍｐｌｅ邋１，邋Ｆｉｇｕｒｅ逡逑２－３Ａ邋ｉｓ邋ｆｏｒ邋ｅｘａｍｐｌｅ邋２．邋Ｄｉ，邋Ｄ２邋ｉｎ邋Ｆｉｇｕｒｅ邋２－３Ａ：邋ＡＢＳ邋ｂｅｆｏｒｅ邋ａｎｄ邋ａｆｔｅｒ邋ｔｈｅ邋ｃｒｏｓｓｉｎｇ邋ｐｏｉｎｔ邋ｏｆ邋ｔｈｅ邋ｓｕｒｖｉｖａｌ逡逑ｃｕｒｖｅｓ；邋Ｄ邋ｉｎ邋Ｆｉｇｕｒｅ邋２－３Ｂ：邋ＡＢＳ；邋Ｓ：邋ｓｈａｒｅｄ邋ａｒｅａ邋ｕｎｄｅｒ邋ｔｈｅ邋ｓｕｒｖｉｖａｌ邋ｃｕｒｖｅｓ邋ｏｆ邋ｔｈｅ邋ｔｗｏ邋ｇｒｏｕｐｓ．逡逑实例二（风险率成比例）：在一项两种药物对治疗膀胱癌患者疗效的临床试逡逑验中，将患有膀胱癌且经尿道手术移除的病人进行随机分配到安慰剂组和噻替逡逑派组，两组删失率分别为６１．７％、７３．７％，终点事件为出现膀胱癌复发（图２－３Ｂ），逡逑经Ｇｒａｍｂｓｈ－Ｔｈｅｍｅａｕ检验得到风险率成比例假定有效（ｆ邋＝０．０７０邋，Ｐ＝０．７８９）。逡逑此时两条生存曲线在初期部分轻微交叉（近似重合），中后期两条生存曲线明显逡逑分离。逡逑由表２－３（实例二）可知，由于ｔｈｉｏｔｅｐａ组生存率无法到达０．５，基于中位生存逡逑时间的检验无法得到结果
【学位授予单位】：南方医科大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：O212;R195.1

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