我的生存分析hr是什么mithrit如何获得

转自个人微信公众号【Memo_Cleon】的统计學习笔记:

随访资料的生存分析hr是什么分析是一个很大的题目。

从分析的因素上看有单因素分析和多因素分析。正如“连续资料的单洇素分析常用t检验、方差分析对应的多因素分析是多重线性回归”、“分类资料的单因素分析方法卡方分析,对应的多因素分析有logistic回归”一样生存分析hr是什么分析的常用单因素(或少数因素)的分析有Life Tables法、Kaplan-Meier法,对应的多因素模型则常用Cox回归模型(Cox风险比例模型)
从采取的分析方法上看,生存分析hr是什么分析有非参数法(如Wilcoxon法、Log-rank法)、参数法(如Weibull回归、lognormal回归等)和半参数分析(Cox回归)
Function)、累积风险函数……风险函数h(t)=概率密度函数f(t)/生存分析hr是什么函数S(t),概率密度函数f(t)为累积分布函数F(t)的导数而F(t)=1-S(t)。可参见《》

模型结构与参数释义可参见颜虹等主编的《医学统计学》,如下对此不感兴趣而只关心操作和结果解读的,可直接越过

当前笔记用STATA演示Cox回归操作。STATA在进行Cox回归分析湔首先需要声明生存分析hr是什么时间变量另外比例风险假定是进行Cox回归的前提条件,需要进行考察和检验

示例(陈启光等.医学统计学苐3版):探讨某肿瘤的预后,某研究机构收集了41例患者的生存分析hr是什么时间(月份)、生存分析hr是什么结构及影响因素影响因素包括性别、年龄、病理分级、是否复发、PD-L1分子。变量赋值与资料如下:
2】声明时间变量统计>>生存分析hr是什么分析>>模型设定和实用工具>>声明數据集为生存分析hr是什么时间数据将在[时间变量]和[失效变量]中选择相应的变量即可。具体步骤如下:

也可以不指定失效值默认不等于0嘚为失效值。另外scale选项可以重新定义生存分析hr是什么时间如本例生存分析hr是什么时间单位是月,可以使用scale(12)后生存分析hr是什么时间代表的僦是年啦命令为:stset time, failure(status)

3】Cox回归统计>>生存分析hr是什么分析>>回归模型>>Cox比例风险模型,选入相应的自变量即可主要添加自变量时应选择合适嘚变量类型即参照水平(默认低水平为参照),如果未经步骤【2】的生存分析hr是什么时间变量声明也可以在此对话框中的[生存分析hr是什麼设置]中声明。需要说明的是本例有序变量按连续变量处理,性别、病例分级、复发即PD-L1虽然是分类变量但都是二分类直接按连续变量汾析也不影响结果。命令为:stcox

结果显示相比空白模型纳入五个变量的整体模型是有统计学意义的(LR Chi2=22.3,P=0.0005)
主要结果中默认显示的是风险仳(HR),如果想显示模型系数β,需要在Cox比例风险模型对话框中的[报告]选项卡中选中复选框[报告系数而不是风险比],HR=exp(β)根据系数可得絀模型为:
结果显示校正其他因素,女性相比男性、病例IV期相比III期死亡风险更低但没有统计学意义;而年龄每增加一个等级、复发相对鈈复发、PD-L1阳性相比阴性死亡风险更高(分别是1.44、7.28、1.21倍),但只有复发与否具有统计学意义

很明显,模型给出是强制纳入了所有的变量的結果但实际上有很多因素并不具有统计学意义,为了精简模型我们可能需要对模型的变量进行筛选,可以采用逐步回归SPSS里面可直接茬[method]中进行选择相应的方法。STATA里面则可借助stepwise命令Cox逐步回归菜单操作:

统计>>其他>>逐步估计,具体操作如下本例采用向前逐步回归,默认wald检驗变量剔除标准P值为0.1,纳入标准P值为0.05如果直接进行逐步回归,分析前不要忘记声明生存分析hr是什么时间变量

pr(剔除标准),pe(纳入标准)逐步回归方法:forward、backward,逐步回归方法:lr默认是wald法。括号内为同进同出的变量为一个回归项类似于SPSS里面的Block,同一个回归项中变量同进同出比如同一个分类变量设置为哑变量后可以放在同一个回归项中。nohr表示报告系数而不是风险比

recur和age的HR分别为5.791、1.569,即是否复发与年龄是该肿瘤的死亡风险因素固定其他因素的影响,患者肿瘤复发的死亡风险是不复发的5.791倍;固定其他因素的影响患者年龄每增加一个等级,死亡风险增加1.569倍

有时候我们还想得到生存分析hr是什么曲线。以指定协变量recur绘制生存分析hr是什么率曲线为例,操作如下:

[图形>>生存分析hr是什么分析图>>生存分析hr是什么风险,累积风险或累积发生函数]或者[统计>>后验估计]在打开的[后验估计选择器]中依次选择:设定,诊断和拟匼优度分析>>生存分析hr是什么函数风险函数,累积风险等图形点击[开始]进入[曲线-绘制生存分析hr是什么函数,风险函数累积风险函数或累积发病率函数]对话框,界面操作如下:

结果如下(你要是觉得图片丑可以启用图形编辑器进行编辑):
4】比例风险(PH)假定检验:比唎风险假定是Cox回归的前提条件可以通过计算检验,也可以通过图示法

菜单可通过以下途径进入

统计>>后验估计,在打开的[后验估计选擇器]中选择[比例风险假定的检验];

点击[开始]进入对话框[estat-后验估计统计量]选择[基于Schoenfeld残差的比例风险假设检验(phtest)]。如想进一步检验每个协变量嘚比例风险假定可在继续点击对话框[estat-后验估计统计量]中的[选项]按钮,在打开的对话框中选择复选框[单独检验每个协变量的比例风险假设]

结果显示P>0.05,满足比例风险假设

根据分类变量recur拟合单独的Cox模型,结果是下图左;

根据分类变量recur拟合分层的Cox模型并根据变量age进行调整,調增方法是将age值调整为0(默认是均值)结果为下图右。

图形>>生存分析hr是什么分析图>>比例风险假设检验

选入相应的自变量和分层变量即可

结果显示变量recur两个水平基本“平行”,满足比例风险的假定

选入相应的自变量即可。

结果显示Kaplan–Meier观测曲线与Cox回归预测曲线重合性較好满足比例风险假设。

如果运气不好你的数据违背了比例风险的假定,可以考虑含时依协变量的Cox回归含时依协变量的Cox回归也可以莋为验证比例风险的假设的一种手段。个人理解这个所谓时依协变量,其实就是在Cox回归里构建的一个交互作用项这个关于含时依协变量的Cox回归我们放在以后分享。

这个帖子发布于4年零130天前其中嘚信息可能已发生改变或有所发展。

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定义:两个分别具有协变量Xi与Xj的个体其风险函数(亦称为危险度)之比称为相对危险度(RR)或风险比(HR)是一个与时无关的量.这是医学统计学中的定义。
不解之处:HR也是与时间无关的量这莫说两者可以互换啊,但是看meta汾析中生存分析hr是什么分析有用HR论坛也说两者不能混用,因为HR与时间相关

有点不明白?另外有没有比较简便的提取HR方式

    不知道邀请谁试试他们

  • 政治敏感、违法虚假信息

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