肿瘤登记材料统计分析生存分析课件

肿瘤登记资料的统计分析肿瘤登记资料的统计分析 -生存分析生存分析河南省肿瘤防治研究办公室河南省肿瘤防治研究办公室孙喜斌孙喜斌电话电话 6 Email 2020/11/31肿瘤登记资料的统计分析 -生存分析河南省肿瘤防治研 生存率生存率分析分析内容：内容：l 基本概念基本概念l 观察生存率观察生存率l 相对生存率相对生存率l 统计学检验统计学检验 2020/11/32 生存率分析内容：2020/11/32基本概念基本概念生存分析是一类时间到事件变量数据的分析生存分析是一类时间到事件变量数据的分析（analysis of time-to-event data）。）。医学研究中用生存分析这一术语（工业工程医学研究中用生存分析这一术语（工业工程中则称作寿命时间分析或失效时间分析）。中则称作寿命时间分析或失效时间分析）。时间到事件变量三个基本限定：时间到事件变量三个基本限定：1）起点的时间是明确的。）起点的时间是明确的。2）指标单位（时、天、月、年）要统一。）指标单位（时、天、月、年）要统一。3）事件发生的界定要明确。）事件发生的界定要明确。2020/11/33基本概念生存分析是一类时间到事件变量数据的分析2020/11时间时间-事件变量由于存在截尾数据及反应变量事件变量由于存在截尾数据及反应变量往往呈非正态分布，故应用标准的统计方法往往呈非正态分布，故应用标准的统计方法处理是不合适的。处理是不合适的。生存率是一比例（不是率），但习惯上称作生存率是一比例（不是率），但习惯上称作率。率。生存率是肿瘤登记数据的常用统计指标。生存率是肿瘤登记数据的常用统计指标。临床疗效评价中常用的痊愈率、有效率、病临床疗效评价中常用的痊愈率、有效率、病死率等百分率指标，其统计效能较差。死率等百分率指标，其统计效能较差。2020/11/34时间-事件变量由于存在截尾数据及反应变量往往呈非正态分布，故例子例子1人群人群110000人随访人随访3年年15人在人在1年内死亡年内死亡9985人在随访结束时人在随访结束时存活存活死亡率死亡率=5/10000（年（年）人群人群210000人随访人随访3年年15人在人在3年内死亡年内死亡9985人在随访结束时人在随访结束时存活存活死亡率死亡率=5/10000（年）2020/11/35例子1人群1人群22020/11/35例子例子2人群人群110000人随访人随访3年年15人在人在1年内死亡年内死亡9985人在随访结束时人在随访结束时存活存活死亡率死亡率=5/10000（年）（年）人群人群210000人随访人随访3年年15人在人在3年内死亡年内死亡9985人在随访结束时人在随访结束时存活存活其中有其中有10人在结束时人在结束时失访失访死亡率死亡率=5/10000（年）（年）2020/11/36例子2人群1人群22020/11/36生存（失效）时间的界定生存（失效）时间的界定癌症诊断到死亡的时间癌症诊断到死亡的时间癌症临床实验中随机分组到死亡的时间癌症临床实验中随机分组到死亡的时间随机分组到癌症复发的时间随机分组到癌症复发的时间淋巴瘤治疗期间缓解到复发的时间淋巴瘤治疗期间缓解到复发的时间HIV感染到死亡的时间感染到死亡的时间电灯（可）使用的时间电灯（可）使用的时间各学科中均涉及这类变量的处理。各学科中均涉及这类变量的处理。2020/11/37生存（失效）时间的界定癌症诊断到死亡的时间2020/11/3生存分析应用生存分析应用研究群体的率在观察期内不一致（动态）研究群体的率在观察期内不一致（动态）关心生存时间的长短关心生存时间的长短截尾观察存在截尾观察存在2020/11/38生存分析应用研究群体的率在观察期内不一致（动态）2020/1生存时间的计算生存时间的计算时间时间=开始的日期到：开始的日期到：1.研究（观察）结束的日期（研究对象仍存活）研究（观察）结束的日期（研究对象仍存活）2.退出研究的日期退出研究的日期3.死亡日期（如果对象在随访研究结束前死亡）死亡日期（如果对象在随访研究结束前死亡）2020/11/39生存时间的计算时间=开始的日期到：2020/11/39终检（终检（Censoring，截尾），截尾）截尾记录：被观察的个体在整个随访期间未有关注的事件截尾记录：被观察的个体在整个随访期间未有关注的事件（死亡、复发等）发生。（死亡、复发等）发生。截尾生存时间发生原因：截尾生存时间发生原因：1.观察期限已到观察期限已到2.失访，随访不完整失访，随访不完整3.不相关的事件发生（如，在癌症研究中，观察对象在随访不相关的事件发生（如，在癌症研究中，观察对象在随访期间死于意外伤害）期间死于意外伤害）失访终检（有信息性），终末终检（非信息）失访终检（有信息性），终末终检（非信息）终检要尽量避免，尤其是失访终检终检要尽量避免，尤其是失访终检2020/11/310终检（Censoring，截尾）截尾记录：被观察的个体在整个生存分析所需信息生存分析所需信息观察对象的确定（癌肿、性别、地区、时观察对象的确定（癌肿、性别、地区、时期）期）起始点的限定起始点的限定终点事件的限定（二项变量）终点事件的限定（二项变量）观察终点的确定（截至日期）观察终点的确定（截至日期）观察对象的生存时间观察对象的生存时间2020/11/311生存分析所需信息观察对象的确定（癌肿、性别、地区、时期）20随访方法随访方法死亡证书（生命统计系统）死亡证书（生命统计系统）人口登记系统人口登记系统临床记录临床记录信访信访电话随访电话随访家访家访2020/11/312随访方法死亡证书（生命统计系统）2020/11/312观察生存率的计算方法观察生存率的计算方法直接法直接法寿命表法（寿命表法（Life-table method,actuarial method）极限乘积法（极限乘积法（Kaplan-Meier method）2020/11/313观察生存率的计算方法直接法2020/11/313直接法直接法随访期结束时存活病人的比例随访期结束时存活病人的比例每个观察对象均要随访够限定的期限（如每个观察对象均要随访够限定的期限（如5年，除非死亡事件发生）年，除非死亡事件发生）失访病例除外（不能处理截尾数据）失访病例除外（不能处理截尾数据）不考虑存活时间长短不考虑存活时间长短信息丢失信息丢失该方法基本不用，如果观察对象中没有终检病例，该法得到的生存率该方法基本不用，如果观察对象中没有终检病例，该法得到的生存率结果与寿命表法和结果与寿命表法和K-M法的结果相同。法的结果相同。中位生存时间：中位生存时间：50%病人存活过的时间。病人存活过的时间。2020/11/314直接法随访期结束时存活病人的比例2020/11/3142020/11/3152020/11/315生存概率计算生存概率计算假如假如34例病例在观察期间（例病例在观察期间（5年）有年）有10例死例死亡，亡，24例存活，那么死亡概率为：例存活，那么死亡概率为：q=10/34=0.29=29%生存概率：生存概率：p=24/34=0.71=71%死亡概率死亡概率+生存概率生存概率=1 q+p=1P=1-0.29=0.71=71%2020/11/316生存概率计算假如34例病例在观察期间（5年）有10例死202寿命表法寿命表法考虑到每个观察对象的生存过程考虑到每个观察对象的生存过程包含终检观察数据包含终检观察数据2020/11/317寿命表法考虑到每个观察对象的生存过程2020/11/317失访的注释失访的注释(保险统计的假定保险统计的假定)失访可定为截至日期前终检：失访终检失访可定为截至日期前终检：失访终检 失访终检是有信息的，越低越好。失访终检是有信息的，越低越好。（保险统计）假定：（保险统计）假定：1、平均考虑，在一随访时段内，失访病例将存活一半的时、平均考虑，在一随访时段内，失访病例将存活一半的时 间。间。2、这一时段内，每一失访病例贡献、这一时段内，每一失访病例贡献1/2的生存时间。的生存时间。3、失访病例的后续生存经历与该时段内随访完整病例的相同。、失访病例的后续生存经历与该时段内随访完整病例的相同。4、将、将1/2的失访病例看作完整数据的失访病例看作完整数据。2020/11/318失访的注释(保险统计的假定)失访可定为截至日期前终检：失访寿命表（寿命表（LT）法公式：）法公式：i=1,2,.,mi=1,2,.,m;用用 n n(t ti i)、d d(t ti i)、w w(t ti i)分别表示在时间分别表示在时间或随访区间或随访区间t t的期初存活病例数、期内死的期初存活病例数、期内死亡数、期内终检数。亡数、期内终检数。2020/11/3192020/11/319有效观察病例数有效观察病例数l总的生存人数是计算死亡概率的分母。总的生存人数是计算死亡概率的分母。l失访减少了分母的数量。失访减少了分母的数量。l有效观察数有效观察数 ni=ni-wi/22020/11/320有效观察病例数总的生存人数是计算死亡概率的分母。2020/1寿命表数据寿命表数据:某市某区某市某区1972-791972-79年期间男性肺癌新病例随访结果年期间男性肺癌新病例随访结果 （截止时刻（截止时刻19791979年年1212月月31 31 日）日）确诊日期起确诊日期起 期内死亡期内死亡 其中死于其中死于 其中死于其他其中死于其他 生存者随访未满生存者随访未满随访期间随访期间 总例数总例数 肺癌肺癌 因因的例数的例数 个期间的例数个期间的例数 (包括期内失访包括期内失访)d w （1 1）（2 2）（3 3）（4 4）（5 5）0 0月月 291 290 1 34 291 290 1 343 3月月 210 210 0 12 210 210 0 126 6月月 138 138 0 27 138 138 0 279 9月月 92 92 0 12 92 92 0 121 1年年 206 203 3 21 206 203 3 212 2年年 45 45 0 9 45 45 0 93 3年年 8 8 0 11 8 8 0 114 4年年 4 4 0 11 4 4 0 115 5年年 21 212020/11/321寿命表数据:某市某区1972-79年期间男性肺癌新病例寿命表格式寿命表格式:某市某区某市某区1972-791972-79年期间男性肺癌观察生存率的计算年期间男性肺癌观察生存率的计算确诊日期起确诊日期起 期初观期初观 期内死亡期内死亡 有效观有效观 死亡概率死亡概率 生存概率生存概率 累积生存概率累积生存概率 随访期间随访期间 察例数察例数 总例数总例数 察人数察人数 n d n n d n q q p p SR SR（1 1）（2 2）（3 3）（4 4）（5 5）（6 6）（7 7）0 0月月 1152 291 1135 1152 291 1135 0.2564 0.7436 0.74360.2564 0.7436 0.74363 3月月 827 210 821 827 210 8210.25580.2558 0.7442 0.5534 0.7442 0.55346 6月月 605 138 591.5 605 138 591.50.2333 0.7667 0.42430.2333 0.7667 0.42439 9月月 440 91 434 440 91 434 0.2120 0.7880 0.2120 0.7880 0.33430.33431 1年年 336 206 325.5 336 206 325.50.6329 0.3671 0.12270.6329 0.3671 0.12272 2年年 109 45 104.5 109 45 104.50.4306 0.5694 0.06990.4306 0.5694 0.06993 3年年 55 8 49.5 55 8 49.5 0.1616 0.8384 0.05860.1616 0.8384 0.05864 4年年 36 4 30.5 36 4 30.5 0.1311 0.8689 0.05090.1311 0.8689 0.05095 5年年 21 21 0.74360.74360.74420.76670.7880=0.74420.76670.7880=0.33430.3343 2020/11/322寿命表格式:某市某区1972-79年期间男性肺癌观察生存l估计各个时段的生存概率：估计各个时段的生存概率：期内死亡概率期内死亡概率=死亡数死亡数/有效观察人数有效观察人数 0 期初人数期初人数1152（n1）期内死亡人数期内死亡人数291（d1）期内终检人数期内终检人数34（w1）期内有效观察人数期内有效观察人数 n1=1152-34/2=1135 该时段死亡概率该时段死亡概率 q1=291/1135=0.2564 该时段生存概率该时段生存概率 p1=1-0.2564=0.7436下一时段的期初人数下一时段的期初人数=上一期初人数上一期初人数-上一期内死亡人数上一期内死亡人数-上期内终检人数上期内终检人数 如如：3 期初人数期初人数=1152-291-34=827以此类推。以此类推。计算步骤2020/11/323估计各个时段的生存概率：计算步骤2020/11/323l计算累计生存概率（生存率）计算累计生存概率（生存率）各个时段的生存概率相乘即得（各年的）生存率。各个时段的生存概率相乘即得（各年的）生存率。生存率（生存率（Survival rate）=pnpn-1pn-2.p2p1如上表中的如上表中的9个月生存率个月生存率=0.74360.74360.74420.76670.7880=0.33430.74420.76670.7880=0.3343步步骤：1 1、计算各算各时段死亡概率段死亡概率2 2、计算各算各时段生存概率段生存概率3 3、计算累算累计生存概率生存概率 2020/11/324计算累计生存概率（生存率）2020/11/324SPSS软件输出的寿命表结果累积生存率累积生存率2020/11/325SPSS软件输出的寿命表结果累积生存率2020/11/325极限乘积（极限乘积（K-M）法）法KM法计算公式法计算公式:i=1,2,.,mi=1,2,.,m;用用 n n(t ti i)、d d(t ti i)、分别表示在时间、分别表示在时间t t的期初的期初存活病例数、期内死亡数。存活病例数、期内死亡数。2020/11/326极限乘积（K-M）法KM法计算公式:2020/11/326Kaplan-meier 法计算法计算(黑色素瘤）观察生存率黑色素瘤）观察生存率治疗后月数治疗后月数（i）月初存活数月初存活数（ni）死亡数死亡数(di)退出数退出数(wi)死亡比例死亡比例(qi)生存比例生存比例(pi)累计生存率累计生存率（pi)050200.0400.9600.960148100.0210.9790.940247200.0430.9570.9003452*00.044843100.0231042100.02412412*00.0491339100.0261538100.02618371*00.0271936100.0282135012734023032013331110.0320.9680.6773429100.0340.9660.654*非黑色素瘤死亡2020/11/327Kaplan-meier 法计算(黑色素瘤）观察生存率治疗后KM法说明病例生存时间升序排列。病例生存时间升序排列。区间的样本量渐进于区间的样本量渐进于0，分割区间数量倾向无穷大。，分割区间数量倾向无穷大。区间的长度取决于生存时间度量精度（年、月、天、小时区间的长度取决于生存时间度量精度（年、月、天、小时)。计算时仅考虑有事件发生或终检发生的区间，忽略其他区间。计算时仅考虑有事件发生或终检发生的区间，忽略其他区间。终检数据只对分母有贡献（包括在分母内）。终检数据只对分母有贡献（包括在分母内）。2020/11/328KM法说明病例生存时间升序排列。2020/11/328Kaplan-Meier生存率曲线2020/11/329Kaplan-Meier生存率曲线2020/11/329寿命表法与寿命表法与KM法比较法比较基本相同基本相同寿命表法较适用于成组数据寿命表法较适用于成组数据生存指标的刻度连续，选用生存指标的刻度连续，选用KM法法两种方法都是计算出两种方法都是计算出“观察生存率观察生存率”KM法的生存曲线是阶梯状的，每一阶梯代法的生存曲线是阶梯状的，每一阶梯代表发生了限定的事件；寿命表法的曲线是表发生了限定的事件；寿命表法的曲线是平滑的。平滑的。2020/11/330寿命表法与KM法比较基本相同2020/11/330生存率的生存率的“竞争竞争”死因调整死因调整l原因别生存（原因别生存（Cause-specific survival）（校正生存校正生存-corrected survival rate;净生存净生存-Net survival)l相对生存（相对生存（relative survival）2020/11/331生存率的“竞争”死因调整原因别生存（Cause-specif原因别生存率原因别生存率估计限定的癌症独立于其他死因的生存概估计限定的癌症独立于其他死因的生存概率（仅计算由于该种癌症死亡作为事件结率（仅计算由于该种癌症死亡作为事件结局的生存率）。局的生存率）。总体（观察）生存率总体（观察）生存率 终点终点=死亡死亡原因别（观察）生存率原因别（观察）生存率 终点终点=死于特定的原因死于特定的原因计算方法同总体生存率一样，只是将死于其他（非特定）原计算方法同总体生存率一样，只是将死于其他（非特定）原因的病例作为终检观察数据处理（？）。因的病例作为终检观察数据处理（？）。这类指标在临床试验研究中运用较多（死亡原因易确定）。这类指标在临床试验研究中运用较多（死亡原因易确定）。2020/11/332原因别生存率估计限定的癌症独立于其他死因的生存概率（仅计算由人群为基础的肿瘤登记数据计算原因别生人群为基础的肿瘤登记数据计算原因别生存率存在难度：存率存在难度：死亡原因（死亡证书）死亡原因（死亡证书）：未获得未获得 不准确不准确 编码错误编码错误l用相对生存率表达原因别生存指标用相对生存率表达原因别生存指标2020/11/333人群为基础的肿瘤登记数据计算原因别生存率存在难度：2020/相对生存率（相对生存率（relative survival rate）l较多地应用于人群为基础肿瘤登记资料较多地应用于人群为基础肿瘤登记资料l调整了竞争死因调整了竞争死因 不需要死因信息不需要死因信息 运用人口统计寿命表运用人口统计寿命表2020/11/334相对生存率（relative survival rate）较相对生存率定义相对生存率定义相对生存率相对生存率=（观察生存率（观察生存率/期望生存率）期望生存率）100观察生存率为限定诊断时期内、限定性别、癌症种类及年观察生存率为限定诊断时期内、限定性别、癌症种类及年龄的一组病人的观察生存率（可由寿命表法及龄的一组病人的观察生存率（可由寿命表法及KM法计算获法计算获得）。得）。期望生存率是除了未患癌症外，其他因素（时期、年龄、期望生存率是除了未患癌症外，其他因素（时期、年龄、地区等混杂因素）与癌症组病人相同的普通人群（暴露于地区等混杂因素）与癌症组病人相同的普通人群（暴露于全部死因风险）的生存率（该生存率从人口统计寿命表中全部死因风险）的生存率（该生存率从人口统计寿命表中计算获取），即该组癌症病人的期望生存率。计算获取），即该组癌症病人的期望生存率。2020/11/335相对生存率定义相对生存率=（观察生存率/期望生存率）100相对生存率计算相对生存率计算区间相对生存率：区间相对生存率：ri=pi/ei pi：区间观察生存率，：区间观察生存率，ei：区间期望生存：区间期望生存率率累计相对生存率：累计相对生存率：计算方法类似累计生存计算方法类似累计生存率的算法，各期间相对生存率的乘积，即率的算法，各期间相对生存率的乘积，即得相应时间的相对生存率。得相应时间的相对生存率。2020/11/336相对生存率计算区间相对生存率：2020/11/336累计相对生存率累计相对生存率累计相对生存率 1ri计算方法ri1r11r21rnr1r2 r1rn rn-1.r2 r11ri=ri=（pi /ei）=pi /ei2020/11/337累计相对生存率累计相对生存率计算方法1r1r11ri=ri简单计算说明例如某地一组男性患者的诊断时间集中在例如某地一组男性患者的诊断时间集中在19821982年年或相邻年份内，从人口寿命表得知，相当于或相邻年份内，从人口寿命表得知，相当于48-48-5252岁患者（假定用岁患者（假定用5050岁代表这组患者）的一般男岁代表这组患者）的一般男性的五年生存概率为性的五年生存概率为1-0.034089=0.9659111-0.034089=0.965911，相，相当于当于53-5753-57岁患者（假定用岁患者（假定用5555岁代表这组患者）岁代表这组患者）的一般男性的五年生存概率为的一般男性的五年生存概率为1-0.064116=1-0.064116=0.9358840.935884，余类推。将一般人口寿命表内查得的，余类推。将一般人口寿命表内查得的生存概率求其平均数，就得到该组患者的五年期生存概率求其平均数，就得到该组患者的五年期望生存率。望生存率。2020/11/338简单计算说明例如某地一组男性患者的诊断时间集中在1982年2简单算法简单算法设设P Pi i 为相当于第为相当于第i i个（个（i=1,2,ni=1,2,n）患者的一般人群的五年）患者的一般人群的五年生存概率，则所求的该组患者五年期望生存率（生存概率，则所求的该组患者五年期望生存率（PP）为）为:再设再设n n个患者的五年观察生存率为个患者的五年观察生存率为P P，则五年相对生存率为，则五年相对生存率为:2020/11/339简单算法2020/11/339例如：某地一组例如：某地一组19901994年诊断的年诊断的3565岁乳岁乳腺癌病人的腺癌病人的5年观察生存率为年观察生存率为0.57（57%），该地），该地区相应时期区相应时期3565岁一般人群女性的岁一般人群女性的5年期望生年期望生存率为存率为0.94。那么这组乳腺癌病人的那么这组乳腺癌病人的5年相对生存率为：年相对生存率为：相对生存率相对生存率=（观察生存率（观察生存率/期望生存率）期望生存率）100 =0.57/0.94100=61%2020/11/340例如：某地一组19901994年诊断的3565岁乳腺癌病期望生存率的计算期望生存率的计算(Edeer)IDSexAge at dxYeardxSurvtimeExpected prob.of surviving the interval 1 2 3 4 55-y Cul.exp.survival1M728900.949000.943380.941160.937670.932570.73912F829100.920140.910550.898930.885480.874570.58343M739300.949290.944160.937670.937180.933290.7351.32F808780.93131.33M668680.96957.34M678780.96574.35F568690.995270.995310.994490.994200.993290.9729各病人各病人5年累计期望生存率年累计期望生存率=各年期望生存概率的乘积各年期望生存概率的乘积 =0.949000.94338-0.93257=0.739135例病人的例病人的5年累计期望生存率年累计期望生存率=各期望生存率合计各期望生存率合计/病人总数病人总数 =(0.7391+0.5834+0.7351+-+0.9729)/35=0.8159 2020/11/341期望生存率的计算(Edeer)IDSexAge at d2020/11/3422020/11/342期望生存率的计算期望生存率的计算(Edeer)IDSexAge at dxYeardxSurvtimeExpected prob.of surviving the interval 1 2 3 4 51M728900.949002F829100.920149m649410.976790.97501.13f799320.944720.939070.93084.22F859230.885480.87475.0.858960.8457625M809140.903380.893600.886280.871860.8638534M678780.96574.35F568690.995270.995310.994490.994200.99329各年的期望生存率各年的期望生存率=每一病人的各年期望生存概率相加每一病人的各年期望生存概率相加/相应的病人总数相应的病人总数 1年期望生存率年期望生存率=（0.94900+0.92014+-+0.99527）/35=33.7398/35=0.96399 2年期望生存率年期望生存率=（0.97501+0.97943+-+0.99531）/27=25.95746/27=0.9613935例病人的例病人的5年累计期望生存率年累计期望生存率=各年期望生存率的乘积各年期望生存率的乘积 =0.96399 0.96139 0.95859 0.955430.95847=0.81355各年的期望生存率 0.96399 0.96139 0.95859 0.95543 0.958472020/11/343期望生存率的计算(Edeer)IDSexAge at dx2020/11/3442020/11/344Hakulinen 法l首先生成期望寿命表首先生成期望寿命表il*(i)D*(i)v*(i)1l(1)d*(1)+*(1)v*(1)2l(2)d*(2)+*(2)v*(2)3l(3)d*(3)+*(3)v*(3)4l(4)d*(4)+*(4)v*(4)5etc.2020/11/345Hakulinen 法首先生成期望寿命表il*(i)D*(iHakulinen 法l计算区间的期望生存概率（与寿命表相同）计算区间的期望生存概率（与寿命表相同）l计算总计的期望生存概率计算总计的期望生存概率2020/11/346Hakulinen 法计算区间的期望生存概率（与寿命表相同）Hakulinen 法如果计算大于如果计算大于10年的相对生存率，这要用年的相对生存率，这要用Hakulinen法计算期望生存率（可靠、稳定法计算期望生存率（可靠、稳定？）？）。计算时较复杂计算时较复杂统计程序的应用统计程序的应用2020/11/347Hakulinen 法如果计算大于10年的相对生存率，这要用芬兰芬兰1985-1994年男性皮肤黑色素瘤年男性皮肤黑色素瘤5年观察生存率（年观察生存率（p）、）、期望生存率（期望生存率（p*）及相对生存率）及相对生存率(r)ageNpp*r15-28670.9470.9930.95430-442730.8560.9820.87245-595030.8240.9430.87460-744490.6790.8150.83375+2000.3960.5050.7812020/11/348芬兰1985-1994年男性皮肤黑色素瘤5年观察生存率（p）上海市区肺癌生存率上海市区肺癌生存率(全人群全人群):1988-1991 观察生存率观察生存率OSR 相对生存率相对生存率RSR1年年3年年5年年1年年3年年5年年男性男性31.512.59.932.613.912.0女性女性29.712.19.830.513.111.32020/11/349上海市区肺癌生存率(全人群):1988-19912020/生存率曲线生存率曲线2020/11/350生存率曲线2020/11/350 表表 6-11 6-11 某市某时期男性膀胱癌生存资料的相对生存率某市某时期男性膀胱癌生存资料的相对生存率 I n d w n P CP CR 2*SECR SR 2*SESR E1R I n d w n P CP CR 2*SECR SR 2*SESR E1R 0-754 224 0 754.0 0.70292 0.70292 0.72415 0.03429 0.72415 0.03429 0.72415 0-754 224 0 754.0 0.70292 0.70292 0.72415 0.03429 0.72415 0.03429 0.72415 1-530 106 0 530.0 0.80000 0.56233 0.59755 0.03840 0.59755 0.03840 0.597551-530 106 0 530.0 0.80000 0.56233 0.59755 0.03840 0.59755 0.03840 0.597552-424 85 0 424.0 0.79953 0.44960 0.49394 0.03981 0.49394 0.03981 0.49394 2-424 85 0 424.0 0.79953 0.44960 0.49394 0.03981 0.49394 0.03981 0.49394 3-339 59 0 339.0 0.82596 0.37135 0.42261 0.04005 0.42261 0.04005 0.42261 3-339 59 0 339.0 0.82596 0.37135 0.42261 0.04005 0.42261 0.04005 0.42261 4-280 21 1 279.5 0.92487 4-280 21 1 279.5 0.92487 0.343450.34345 0.405630.40563 0.04085 0.04085 0.405630.40563 0.04085 0.04085 0.405620.40562 5-258 17 0 258.0 0.93411 0.32082 0.39360 0.04172 0.39360 0.04172 0.39357 5-258 17 0 258.0 0.93411 0.32082 0.39360 0.04172 0.39360 0.04172 0.39357 6-241 21 0 241.0 0.91286 0.29287 0.37384 0.04233 0.37384 0.04233 0.373796-241 21 0 241.0 0.91286 0.29287 0.37384 0.04233 0.37384 0.04233 0.373797-220 17 0 220.0 0.92273 0.27024 0.35964 0.04307 0.35964 0.04307 0.35957 7-220 17 0 220.0 0.92273 0.27024 0.35964 0.04307 0.35964 0.04307 0.35957 8-203 13 0 203.0 0.93596 0.25293 0.35152 0.04403 0.35152 0.04403 0.35143 8-203 13 0 203.0 0.93596 0.25293 0.35152 0.04403 0.35152 0.04403 0.35143 9-190 10 0 190.0 0.94737 9-190 10 0 190.0 0.94737 0.239620.23962 0.348260.34826 0.04522 0.04522 0.348260.34826 0.04522 0.04522 0.348140.34814 10-180 8 4 178.0 0.95506 0.22885 0.34843 0.04664 0.34843 0.04664 0.3482610-180 8 4 178.0 0.95506 0.22885 0.34843 0.04664 0.34843 0.04664 0.3482611-168 7 48 144.0 0.95139 0.21772 0.34782 0.04837 0.34779 0.04836 0.34761 11-168 7 48 144.0 0.95139 0.21772 0.34782 0.04837 0.34779 0.04836 0.34761 P-P-观察生存率观察生存率(期间期间),CP-),CP-观察生存率观察生存率(累积累积)CR-CR-相对生存率相对生存率,SR-,SR-相对生存率相对生存率,E1R-,E1R-相对生存率相对生存率2020/11/351 表 6-11 某市某时期男性膀胱癌生存资料的相对生期望生存率期望生存率不同方法（不同方法（E、及及Hakulinen method）所得结果有所差别，应用时要标明。所得结果有所差别，应用时要标明。相对生存率的计算关键在可比一般人群（性相对生存率的计算关键在可比一般人群（性别、年龄、时期、地区的一致）寿命表的选别、年龄、时期、地区的一致）寿命表的选取及期望生存率的计算。取及期望生存率的计算。我国期望生存率的计算？我国期望生存率的计算？2020/11/352期望生存率2020/11/352相对生存率的解释相对生存率的解释l相对生存率是癌症病人去除其他死亡危险（死亡竞争风险）相对生存率是癌症病人去除其他死亡危险（死亡竞争风险）后），评价癌症所产生的超额死亡率的综合指标。后），评价癌症所产生的超额死亡率的综合指标。l相对生存率等于相对生存率等于1表示观察生存与期望生存相等，没有造表示观察生存与期望生存相等，没有造成超额死亡。成超额死亡。l时间时间t时的累计相对生存率可解释为假定只有该癌症为可时的累计相对生存率可解释为假定只有该癌症为可能死亡原因时，病人至少存活到能死亡原因时，病人至少存活到t时的比例。时的比例。l尽管计算期望生存率时，所考虑的癌症死亡也包括在一般尽管计算期望生存率时，所考虑的癌症死亡也包括在一般人群的死亡风险中，实际估计时其影响很小，可以忽略不人群的死亡风险中，实际估计时其影响很小，可以忽略不计。计。l相对生存率不是相对生存率不是“粗率粗率”，但也不是完全的年龄调整率。该，但也不是完全的年龄调整率。该指标只是对分母部分做了年龄调整，未对分子部分进行调指标只是对分母部分做了年龄调整，未对分子部分进行调整。整。2020/11/353相对生存率的解释相对生存率是癌症病人去除其他死亡危险（死亡竞生存率的标准误和可信区间生存率的标准误和可信区间标准误是评价（计算）生存率不准确性的指标。标准误是评价（计算）生存率不准确性的指标。95%（99%)可信区间是取值范围，表示重复可信区间是取值范围，表示重复100次研究，次研究，所得指标有所得指标有95(99)次所在的区间范围。次所在的区间范围。直接法：直接法：P=限定年数的生存率限定年数的生存率;n=观察总数观察总数95%可信区间可信区间=p1.96Se(p)2020/11/354生存率的标准误和可信区间标准误是评价（计算）生存率不准确性的如一组如一组30例病人的观察生存率例病人的观察生存率 57%则：则：Se(p)=0.09 95%区间区间=0.571.960.09 =0.390.752020/11/355如一组30例病人的观察生存率 57%2020/11/355寿命表法标准误的计算寿命表法标准误的计算:Pi*i年累计观察生存率；年累计观察生存率；qi 区间死亡概率；区间死亡概率；ri 区间有效人数；区间有效人数；di 区间死亡数区间死亡数置信区间估计置信区间估计:95%CI pi*1.96 Se(pi*)2020/11/356寿命表法标准误的计算:2020/11/356相对生存率的标准误相对生存率的标准误Se（ri）=Se(pi*)期望生存率期望生存率 95%可信区间：相对生存率可信区间：相对生存率1.96Se(ri)2020/11/357相对生存率的标准误2020/11/357 统计学检验l 生存率比较生存率比较 l 生存期比较生存期比较 2020/11/358 统计学检验2020/11/358生存率比较生存率比较 U(Z)检验检验两组一年生存率：两组一年生存率：45%45%，40%40%两组一年生存率的标准误：两组一年生存率的标准误：0.12500.1250，0.11300.1130P0.05(U=1.96,P=0.05)P0.05(U=1.96,P=0.05)2020/11/359生存率比较 U(Z)检验2020/11/359生存曲线（分布）比较生存曲线（分布）比较：Logrank检验检验（适用于寿命表和（适用于寿命表和KM法）法）2020/11/360生存曲线（分布）比较：Logrank检验（适用于寿命表期望死亡数期望死亡数第一组期望死亡数第一组期望死亡数=（区间内第一组死亡数（区间内第一组死亡数+区间内第二组的死亡数）区间内第二组的死亡数）/(区间区间内第一组存活数内第一组存活数+区间内第二组的存活数）区间内第二组的存活数）第一组有效观察数第一组有效观察数 第二组期望死亡数第二组期望死亡数=（区间内第一组死亡数（区间内第一组死亡数+区间内第二组的死亡数）区间内第二组的死亡数）/(区间区间内第一组存活数内第一组存活数+区间内第二组的存活数）区间内第二组的存活数）第二组有效观察数第二组有效观察数存活数存活数=组内有效人数组内有效人数-组内死亡数组内死亡数2020/11/361期望死亡数第一组期望死亡数=（区间内第一组死亡数+区间内第Log-rank 检验的局限检验的局限不提供生存曲线差异大小的指标不提供生存曲线差异大小的指标生存曲线出现交叉检验不敏感生存曲线出现交叉检验不敏感不能调整混杂因素不能调整混杂因素2020/11/362Log-rank 检验的局限不提供生存曲线差异大小的指标20其他比较方法Wilcoxon 检验：检验：对各期间的观察人数加权。对各期间的观察人数加权。参数模型参数模型Cox 模型模型相对生存率模型相对生存率模型2020/11/363其他比较方法Wilcoxon 检验：对各期间的观察人数加权DCO病例处理病例处理DCO病例病例 诊断日期不明，诊断日期不明，生存时间生存时间=0 DCO 病例比例应尽量少病例比例应尽量少如果大于如果大于10%，则应分别报告包括，则应分别报告包括DCO病病例的生存率（降低了第一个观察期间的生例的生存率（降低了第一个观察期间的生存率）和排除存率）和排除DCO病例的生存率（高估了病例的生存率（高估了人群为基础数据的生存率）。人群为基础数据的生存率）。2020/11/364DCO病例处理DCO病例2020/11/364失访与生存率失访与生存率YearAlive at start of interval Died during intervalLost to follow-upInterval-specific surv.%13289165102194.12210311185593.4311378346390.84591318094.45480101097.9total40012%2420 74%5年生存率年生存率73.6%2020/11/365失访与生存率YearAlive at start of in失访与生存率失访与生存率YearAlive at start of interval Died during intervalLost to follow-upInterval-specific surv.%1328936525688.32276830127588.6321922783887.2418761913089.754801062093.6total124138%519 16%5年生存率年生存率57.3%2020/11/366失访与生存率YearAlive at start of in临床实验研究失访率控制在临床实验研究失访率控制在5%以下。以下。人群数据的失访率控制在人群数据的失访率控制在10%以下。以下。2020/11/367临床实验研究失访率控制在5%以下。2020/11/367人群生存与临床生存数据比较人群生存与临床生存数据比较临床实验临床实验人群为基础登记人群为基础登记l选择偏移：入院因素及入选标准选择偏移：入院因素及入选标准l随机分配治疗方案：随机分配治疗方案：治疗方案的比较治疗方案的比较 调整其他预后因素调整其他预后因素l治疗的功效治疗的功效选定病例组预后因素的认定选定病例组预后因素的认定l登记地区的全部病例（包括没治疗的病例）登记地区的全部病例（包括没治疗的病例），提供全人群的平均结局。，提供全人群的平均结局。l比较癌症医疗管理比较癌症医疗管理 公共知晓公共知晓 获得医疗服务的机会获得医疗服务的机会 诊断分期诊断分期 医学随访医学随访l公共卫生政策的效率公共卫生政策的效率选定病例组预后因素的认定选定病例组预后因素的认定2020/11/368人群生存与临床生存数据比较临床实验人群为基础登记选择偏移：入癌症生存的影响因素癌症生存的影响因素癌症检测：临床早期检测（健康促进及医疗资源配置）、筛查癌症检测：临床早期检测（健康促进及医疗资源配置）、筛查癌症疾病：癌症疾病：自然史、临床程度、定义（登记可比性的内容）自然史、临床程度、定义（登记可比性的内容）宿主：宿主：年龄、性别、社会经济状态、疾病竞争风险、生活方式年龄、性别、社会经济状态、疾病竞争风险、生活方式治疗：治疗：机会、质量机会、质量 2020/11/369癌症生存的影响因素癌症检测：临床早期检测（健康促进及医疗资源现时生存（现时生存（period survival)与传统的方法（与传统的方法（cohort、complete）相比，提供）相比，提供“最新最新”（up-to-date)的生存指标。的生存指标。及时反映医疗诊治水平进展（不需等待及时反映医疗诊治水平进展（不需等待n年）。年）。应用于长期登记数据（质量要求高）。应用于长期登记数据（质量要求高）。处理左终检数据。处理左终检数据。同时期不同方法的指标比较，可评价癌症防治效同时期不同方法的指标比较，可评价癌症防治效果（进一步论证？）。果（进一步论证？）。2020/11/370现时生存（period survival)与传统的方法（co现时生存（现时生存（period survival）图解）图解2020/11/371现时生存（period survival）图解2020/11思考题思考题1、常用的生存率种类有：、常用的生存率种类有：1.（）2.（）2、观察生存率的计算法有：、观察生存率的计算法有：3、简述相对生存率的计算步骤：、简述相对生存率的计算步骤：2020/11/372思考题2020/11/372