非比例风险模型生存分析方法的选择及应用

发布时间：2022-12-10 02:20

　　＜正＞在医学研究中,生存分析是我们研究某种治疗方法或药物疗效的常用方法。生存分析的常用方法有Kaplan-Meier法（K-M法）、寿命表法、log-rank检验以及Cox比例风险（Coxph）模型等。任何统计分析方法都有其适用条件,如比例风险Coxph模型组间危险率 

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【文章目录】：
不满足PH假定的类型
不满足PH假定时统计方法的选择
    1.用于检验组间生存率差异的方法
        (1)加权log-rank检验:
        (2)Renyi检验[7]、Cramer-von Mises检验[8]、加权Kaplan-Meier法[9]、自适应Neyman平滑检验[10]
        (3)two-stage法[11]
    2.用于比较治疗效应值的方法
    3.生存分析一般流程
非比例风险生存分析实例
    1.统计描述:K-M曲线
    2.PH检验
        (1)图示法
        (2)Schoenfeld残差法
    3.two-stage法比较组间差异
    4.RMST法和landmark分析比较治疗效应值
        (1)RMST法
        (2)landmark分析
讨 论
附录1:
附录2:不满足比例风险数据生存分析实例的R语言过程
    #一.导入数据
    #二.KM生存曲线(图3)
    #三.检验是否符合比例风险
        #1.图示法(图4)
        #2.schoenfeld残差法
    #四.组间生存率差异的检验:two-stage方法
    #五.比较治疗效应值
        #1.RMST法(surv2sampleComp包)
            #a.画出KM曲线
            #b.参数设定#
            #c.最终画出曲线下区域#
        #2.landmarking法


【参考文献】：
期刊论文
[1]生存曲线交叉时统计推断方法的比较和选择[J]. 李慧敏,韩栋,陈征,陈平雁,Nakamura Tsuyoshi.  中国卫生统计. 2013(05)
[2]含时间相依协变量的Cox模型与SAS软件实现[J]. 陶庄.  中国慢性病预防与控制. 2008(04)

硕士论文
[1]生存曲线交叉时统计推断方法的比较研究[D]. 李慧敏.南方医科大学 2014



本文编号：3715855