多因素生存分析工具

生存分析是分析生存时间的统计学方法,其因变量需要用生存时间和结局状态两个变量来刻画,可以将终点事件是否发生以及发生终点事件所经历的时间相结合起来。生存分析的主要内容有生存时间的分布...

生存分析是分析生存时间的统计学方法,其因变量需要用生存时间和结局状态两个变量来刻画,可以将终点事件是否发生以及发生终点事件所经历的时间相结合起来。生存分析的主要内容有生存时间的分布描述生存时间分布的组间比较以及生存时间分布的影响因子的效果评估

几个概念

失效事件(Failure Event):常被简称为事件,研究者规定的终点结局,医学研究中可以是患者死亡,也可以是疾病的发生、某种治疗的反应、疾病的复发等。与之对应的起始事件可以是疾病的确诊、某种治疗的开始等。

生存时间(Survival Time):常用t表示,从规定的起始事件开始到失效事件出现所持续的时间。对于失访者,是失访前最后一次随访的时间。

删失/截尾(Censoring):由于某些原因在随访中并没有观测到失效事件而不知道确切的生存时间,此部分数据即删失数据。常见原因有失访、患者退出试验、事件发生是由于非研究性疾病(如研究病人发生脑卒中后的生存时间,结果病人因为车祸死亡)、研究结束时研究对象仍未发生失效事件。删失数据的生存时间为起始事件到截尾点所经历的时间。

多因素分析生存分析方法,可用于多因素的生存率估计、比较和影响因素分析。Cox回归模型要求满足比例风险的前提条件,在进行Cox回归前需进行比例分线性的检验。样本含量要求同logistic回归类似,要求至少10倍的自变量个数,在这里我们开发了这样一款简易的工具进行多因素生存分析,界面如下:

attachments-2021-09-7u03xYyQ6138b9afa7c85.png耐心等待 运行完成,点击 载入结果,即可打开 数据分析结果

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在页面下方 获得结果:

attachments-2021-09-zVNOe1JP6138ba761572f.png

写作示例:

attachments-2021-09-BkcQe9tN6138babc24a60.png

  • 发表于 2021-09-08 21:28
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