- 1、本文档共7页,可阅读全部内容。
- 2、原创力文档(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
- 3、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载。
- 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
- 5、该文档为VIP文档,如果想要下载,成为VIP会员后,下载免费。
- 6、成为VIP后,下载本文档将扣除1次下载权益。下载后,不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
- 7、成为VIP后,您将拥有八大权益,权益包括:VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
- 8、VIP文档为合作方或网友上传,每下载1次, 网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等,对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档
生存分析COX回归,小心你的数据不符合应用条件
4.Cox回归的应用条件
SPSS教程28讲:
Cox回归的应用条件
COX回归,全称为COX比例风险模型,主要用于带有时间的生存
结局的影响因素研究,或评价某个临床治疗措施对患者生存的影响。
最近几年,由于队列研究的大量开展,COX回归广泛获得应用。特别
是临床病人随访研究,十之八九采用的统计学方法便是COX回归。
COX对因变量和自变量要求都不高,只要求结局指标既要有生存
的二分类结局,也要有生存时间,对生存时间也没有分布的要求,对
自变量要求更低,什么类型的自变量都可以。此外,COX回归要求观
察值残差分布同样满足独立性的要求(一般情况下都不成问题,开展
回归分析可以基本忽略本要求)
然而,尽管COX回归不用考虑生存数据分布,但有一点还是得明
确,cox回归绝不是适用于所有生存数据的多因素分析。至少有2个关
键的条件,COX回归必须考虑,也必须满足,第一,等比例风险
(Proportionalhazards)假定。第二,当自变量是连续型变量时,
Cox回归中自变量与因变量的关系--一种转换后线性关系,也必须满
足。
接下来,我沿用上一讲的案例,来稍微详细解释下两个条件
这是一项关于胰腺癌病人术后生存时间的队列研究。该研究的终
点为死亡,包括很多可能影响生存的因素。数据库见pancer.sav
等比例风险假定
什么是等比例风险?
举个例子:现在研究术中放疗这一手术方式对胰腺癌患者生存
(OS)的影响,在研究方案中,设定术中放疗为治疗组,未术中放疗
未对照组,患者接受随访,得到生存结局,开展生存分析。
术中放疗和没有接受术中放疗者在生存时间和结局的差别,这个
差别初步可以绘制生存曲线来标的。
可以看出,放疗者和未放疗组,随着时间的推移,其生存率在下
降,下降的速度即为单位时间死亡率,或者称之为死亡速率,在生存
分析中称之为风险值。两组在任何一个时间都存在着风险率,比如第一
个月的风险率、第1年内的风险率、第90天风险率,反映的是不同时
间的死亡速度。同一个时间两组风险率的比值称之为风险比即为HR,
反映的是任何一个时间点,术中放疗是否比未术中放疗更能预防死亡
的发生。
COX回归有一个重大规定,虽然各组生存率下降,各个时间点死
亡速度不一致,但是要求下降的速率比是一样,比如第二年,处理组
死亡速率是10%,那么对照组死亡速率5%,第三年术中放疗组风险
率20%,那么对照组应该也是10%左右,如此,死亡速率之比,也就
是HR值保持一致,这便是等比例风险。
为什么要有这个规定呢?
这是因为COX回归计算的HR,是一个总体的HR,只有整个生存
过程中HR保持一致,最终求出的HR才能代表总体,否则总体HR没
有意义。
等比例风险判断
那么,如何判断数据是否满足这一条件呢?实际中常见的有这几
种方法:
1.可以通过K-M方法得到生存曲线图,简单判断其是否符合条件
比如一般情况如果等比例分风险模型,曲线一般呈喇叭开口状
(A),或者接近平行,但如果曲线交叉或者接接近交叉的状态(B),
那么说明在不同是几点,HR值是不一致,此时不能采用COX回归
2.可以采用COX回归中二次对数生存曲线图来看看
绘制生存结局在不同状态下的二次对数生存曲线图(即横坐标是
时间的对数,纵坐标是生存函数的对数的对数),如果生存曲线大致
平行,那么COX回归的条件成立,COX回归条件不成立。
3.构造时依协变量开展交互效应分析在COX回归模型中增加研
究因素与时依协变量的交互项。如果交互项有统计学意义(P0.05),
则表明研究在不同时间的作用不同,也就是说不满足等比例风险假设。
4.其它方法
探讨等比例风险假设的方法还很多比如Schoenfeld残差图法、线
性相关检验法等,有兴趣的朋友可以关注本文列举的
文档评论(0)