统计学科普系列课三:生存曲线上的小栅栏——删失

2018-10-22 20:01 来源:丁香园 作者:
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本期课程:生存曲线上的小栅栏——删失


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细看生存曲线,上面有像栅栏一样的小标记,这表示「删失」。

临床研究都有设定的终点事件(如进展/死亡),患者在观察时间内发生终点事件时,我们就获得了该患者的完全数据。

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但患者可能会失访(失去联系/拒绝访问)、退出(因不良反应/死于无关原因),或到研究结束也未发生事件。我们无法获得事件发生的确切时间,这称为删失数据(censored data),也叫不完全数据。

如果直接删除这些数据,就造成了研究样本量的缺失,降低了统计学效率,同时与研究的实际情况相违背,容易得到有偏的效应估计值。为了避免这些问题,常常使用 Kaplan-Meier 生存分析法综合处理完整和不完整数据,那么生存分析法是如何处理删失数据的呢?

假设有 100 名患者,发生终点事件和删失数据如下,其累积生存率这样算:

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而在 KM 曲线上患者累积生存率为 50% 时对应的时间点,即在此时有半数患者发生了终点事件或删失,就是常说的中位生存时间,如我们熟悉的中位 PFS 或中位 OS。

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编辑: 龙瑞瑾

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