如何理解生存曲线图：医学统计学公益课第25讲

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本日学习任务

首先还是强调，生存不是意味着就是活着，死亡不代表死亡。生存分析中死亡，指的是阳性事件，死亡率指的是阳性事件发生率，生存时间指的是维持阴性状态的时间。

上文已指出，生存分析是开展生存率、死亡速度、生存时间的研究。作为初学者，如何学习生存分析呢?

一般初学者学习生存分析，不一定得掌握各种指标的计算原理，但得清楚各个指标的用途与意义，当然必须要学会利用SPSS绘制、比较生存曲线。

本案例中总共有3种疗法，的终点阳性事件是疾病进展，生存时间即术后到疾病进展之间的缓解期时间。时间带+号意味着它是不完全生存时间，研究对象删失了。

随着时间的流逝，同一疗法的患者逐渐出现疾病进展的现象，且大部分出现在早期，所以早期生存率下降地较快（风险函数值即死亡速度较大）。不同人群的同一时期的死亡速度可能不一致，导致不同对象死亡率、中位生存时间都不一致。

下图即Kaplan-Meier 生存曲线图。该图X轴为生存时间，Y轴为生存率，不同曲线代表不同治疗随着时间变化，生存率发生的变化。请问，三种治疗方法生存率变化趋势一致吗？死亡速度变化一致吗？

很明显，三者死亡率均呈下降趋势，早期下降较快，后期趋于平稳；三者死亡率下降速度不一致，A疗法（代表蓝色曲线）生存率下降较快，死亡速度较快，因此生存时间也相对较短。B、C两种疗法伯仲之间。

曲线图折线的发生意味着此时此刻研究对象发生阳性事件（本例是患者出现了进展）；带加号意味着，在此时此刻，患者出现了失访现象。

该时刻出现阳性事件

该时刻患者删失了

Y轴50%生存率对应的X轴时间为各条曲线的中位生存时间。可以看出来，时间长短上，A疗法<C疗法<B疗法，这是三种方法死亡速度不一致造成。

怎么看死亡速度（风险函数值）呢？某一时刻的死亡速度即该时刻的曲线的切线斜率（紫色虚线）。可以看出，在第40天前后，三者切线斜率是A疗法>C疗法>B疗法，意味着A疗法出现疾病进展的速度最快。同时，不同时刻同一人群死亡速度不同。

注意：紫色虚线是人工PS的，不是SPSS 画的。

因此，通过K-M生存曲线图就可大致描述不同组人群的生存率、死亡速度、中位生存时间。同时，生存曲线图也显示出3组人群生存率变化趋势不尽相同，或者说3条生存曲线不一致，反映出3组人群不同的生存状态。

当然，若要更加细致地描述和比较生存状态，则要通过统计软件开展统计描述和统计分析。

需要提醒诸位的是，有些时候在上面表格中，中位时间是缺失的。很多人在问怎么回事？其实很简单，因为中位生存时间是50%生存率时的时间，如果这一组人群整体死亡速度低。在观察期内，可能未达到50%的生存率，则将得不到中位生存时间！

（3）生存过程总体比较

比较A、B、C生存过程的差异，比较的是生存曲线是否相同，实际比较的是生存率变化趋势是否相同，也近似地比较生存时间分布位置是否相同。

生存曲线是否相同一般有两种方式，基本统计学和高级统计学，基础统计学是差异性比较方法（类似于t检验、卡方检验）；高级统计学是Cox回归。此处介绍基础统计学方法。

SPSS给出两种基础统计学方法，LogRank 和Breslow方法，两种均属于非参数检验。一般情况下结果相似。但是和Breslow对比较生存率是否相同时，对各时间点进行了根据样本量不同程度的加权，因此结果稍有不同。一般情况下，若需要突出早期随访生存率差异性，则采用Breslow，否则采用LogRank法。比如本例生存曲线图中，A、B、C 3种疗法早期效果差异不明显，所以Breslow检验无统计学差异(P=0.164)，而LogRank则从全局考虑，得到了阳性结果(P=0.038)。

3种疗法生存时间的直方图（在spss-分析-描述统计-探索中绘制直方图）

（4）最后给出生存分析图。上午已有详细的介绍，此处不再赘述。