基于Cox Regression的生存分析

本文利用Cox回归模型对137位癌症患者的生存数据进行了分析,并对相应变量进行了检验,从而找出不同癌症患者生存时间长短的原因.

Cox回归模型在肝癌病人生存分析中应用的研究

生存时间是癌症患者和临床医师共同关心的焦点,也是临床癌症诊治工作的重要指标之一。生存分析是研究多种因素与生存时间的关系以及关系程度的大小,Cox回归模型是生存分析中常用的方法之一。本文利用Cox回归模型对786名肝癌患者进行生存分析,确定影响肝癌患者预后的主要因素是癌栓、肝癌部位、治疗方式、肝脏储备功能、端粒酶活性、细胞增殖活性、γ-GT(γ-谷氮酰转肽酶)、术后复发等.为临床研究延长肝癌病人的生存期,提高其生存率提供了有力的依据。

Cox模型标准回归系数的探讨

鉴于Cox模型标准回归系数目前尚缺乏合理的定义,笔者提出以下定义和推论:以标准化变量作Cox模型分析所获得的回归系数称为标准回归系数β′(与线性回归类同);β′等于回归系数β乘以变量的标准差s,即β′=βs。

卵巢癌术后患者Cox比例风险模型的构建与验证

目的基于常规临床资料构建卵巢癌术后患者预后模型,初步探讨影响生存的因素,为预后评估提供参考。方法回顾性分析293例卵巢癌术后患者的临床资料及随访结局,通过Cox比例风险回归法构建预后模型,采用受试者工作特征(ROC)曲线评价模型的预测效能,基于模型分值的P_(25)和P_(75)为界点将具有完整随访结局的患者分为低、中、高风险组,Kaplan-Meier法进行生存分析以验证模型的预后分类能力。结果(1)多因素Cox回归分析显示:年龄、FIGO分期、肿瘤直径、淋巴结转移、远处转移、腹水、术前PLT与患者生存预后独立相关(P<0.05)。以上述指标构建Cox比例风险模型,计算公式:风险指数(risk index,RI)=0.452年龄(50-60)岁+0.799年龄(>60岁)+0.297FIGO分期+0.281淋巴结转移+0.774远处转移+0.473腹水+0.239肿瘤直径+0.402术前PLT(≥300×10^(9)/L)。(2)ROC分析显示:RI预测3年死亡的ROC曲线下面积(AUC)是0.71(95%CI:0.646-0.774),以RI=1.869为截断点(Youden指数最大),预测的敏感性和特异性分别0.754和0.589。RI预测5年死亡的AUC是0.753(95%CI:0.679-0.827),当RI=1.767时,敏感性为0.737,特异性为0.750。(3)生存分析显示,低风险组、中风险组和高风险组的生存曲线无交叉平行下移,三组中位生存时间分别为44(95%CI:35.433-52.567)个月、36(95%CI:29.745-42.255)个月和23(95%CI:13.171-32.829)个月,累积生存率有显著统计学差异(χ^(2)=23.762,P=0.000)。结论本研究构建的Cox比例风险模型对卵巢癌术后患者预后预测具有良好的效能,有助于卵巢癌患者预后分层和高风险人群的识别。

Cox回归模型与对数线性回归模型在生存分析中应用的比较

运用Ｃｏｘ回归模型和对数线性回归模型对１６８９例肝癌病人生存时间的分析，发现Ｃｏｘ回归模型能够提供主要的预后影响因素，其结果与特定的参数回归模型相接近，使临床上能够快速地获得预后的影响因素。

脊柱转移癌预后因素的Cox回归分析

目的:探讨脊柱转移癌患者的预后因素、预计生存时间,为临床治疗方案的选择提供依据。方法:我院2004年1月～2006年6月收治并有随访资料的99例原发灶不同的恶性肿瘤发生脊柱转移的病例,将每位患者进行Tomita及Tokuhashi评分,并将上述两种评分及性别、年龄、病人一般状况(KPS)评分、原发肿瘤性质、脏器转移情况、骨转移情况等其它临床指标作为预后因素,进行单因素和多因素Cox回归分析,筛选预后因素。结果:单因素分析结果显示Tomita评分(P=0.008)、Tokuhashi评分(P=0.027)、原发肿瘤性质(P=0.000)以及KPS评分(P=0.005)是影响预后的独立因素。上述4个指标经多因素Cox回归分析结果显示,KPS评分(P=0.012)、原发肿瘤性质(P=0.000)影响预后的独立因素。结论:KPS评分、原发肿瘤性质可作为脊柱转移癌患者的预后指标,并且可通过预后指数评估预后,指导临床治疗。

生存资料回归模型分析——生存资料Cox比例风险回归模型分析

本文目的是介绍生存资料Cox比例风险回归模型分析的概念、作用及使用SAS软件实现计算的方法。首先介绍相关基本概念,包括"Cox比例风险回归模型简介""模型假定及其检验""参数解释"和"参数估计与假设检验";然后通过一个实例并基于SAS软件演示如何实施生存资料Cox比例风险回归模型分析,内容包括"产生SAS数据集""绘制生存曲线图""判断PH假定是否成立"和"算出参数估计值与假设检验结果"。结果表明:当生存资料满足PH假定时,Cox比例风险回归模型可用于生存资料影响因素分析、校正混杂因素后的组间比较以及对每个个体进行预后指数和生存率的预测。

Cox模型多因子共线性处理方法的进一步研究

目的 进一步探讨Cox模型中出现多因子共线性时的处理方法。方法 首先应用因子分析法将多因子的信息分解为公因子和特殊因子两部分 ,然后对这两部分信息分别进行Cox模型拟合。结果 实例分析对分解后的公因子进行Cox模型拟合 ,并指出对特殊因子拟合的方法。结论 本文提出的方法可以避免信息的损失 。

生存资料回归模型分析--Cox比例风险假设的图形检验法

本文目的是介绍目前使用图形检验比例风险的常用方法。经典的Cox比例风险回归模型要求生存资料满足比例风险假设,而在临床资料中,这个假设往往并不成立。鉴于此,本文首先阐述了比例风险假设的概念;然后介绍了一些检验比例风险假设是否成立的常用图示方法,主要包括Kaplan-Meier生存曲线图、ln[-ln(St)]生存时间关系图、缩放Schoenfeld残差与时间的关系图、SAS软件PHREG过程中ACCESS语句的PH和RESAMPLE选项产生的模拟路径图;最后,基于SAS软件并通过实例演示上述方法的实现。

输卵管注药绝育术效果影响因素Cox模型分析

本研究采用多中心随机化临床试验设计,共接纳1705例合格受术对象,其条件为术时年龄25～35岁已有两个或两个以上孩子的健康妇女。试验遵照随机原则将复方苯酚糊剂(PAP)和显影苯酚胶浆(PM)分配给合格受术对象。PAP组接纳871例,PM组接纳834例。施术采用细塑料经宫颈插入输卵管间质部定量注药0.08ml,术后拍摄盆腔X光片测量药物在输卵管内的充盈长度。在5年随访观察期间内发生明确诊断妊娠者为失败,其中PAP组失败41例,PM组失败99例。随访率分别为97.5％和98.1％。该随访资料属生存资料,因此本文应用Cox模型对影响生存期(有效期)的主要因素进行了分析。结果表明,绝育药物种类和术后盆腔X光片显影长度与本术节育效果显著有关。以PM组为参照组,PAP组的RR值为0.3407;以输卵管注药显影长度间质部≤0.5cm为参照组,X光显影输卵管峡部1.5～1.9cm组的RR值为0.3163。说明应用PAP和X光片显影显示峡部达1.5cm以上者的失败风险小。分析结果提示,除选择高效粘堵药物外,熟练掌握施术技巧则是保证本术成功的关键。

信号控制交叉口行人过街等待时间研究

为保护行人过街时的安全及减少行人违章行为,通过分析行人过街的等待规律,构建了信号控制行人过街等待的生存分析方法。对上海市典型交叉口的行人过街等待行为的观测及分析,得到了行人等待的生存曲线,建立了行人违章危险度随行人自身及环境因素影响的COX风险回归模型。结果表明:行人在路边等待过街最大可忍受等待时间为90s,在中间安全岛的最大可忍受等待时间仅为50s;行人等待时间与行人年龄、红灯时间、穿越车道数、冲突方向车流量、是否二次过街相关,与行人性别无关;合理的交叉口设计和信号控制能提高行人的遵章率、降低违章危险度。笔者建议:信号控制交叉口行人红灯时间不超过90s,行人在安全岛最大等待时间不超过50s。

边坡变形统计回归分析模型及应用

考虑时效、温度和降雨等对边坡变形的影响,并将其作为边坡变形的影响因子,建立边坡变形统计回归分析模型,应用Microsoft Visual C++网络编程技术和逐步回归分析算法在自行开发的岩土边坡监测信息管理与监测数据分析网络系统中实现可视化的边坡变形回归与预测。通过对龙滩水电站高边坡变形监测资料的统计回归分析表明:边坡变形统计回归值与实测值吻合良好,统计复相关系数较大,剩余标准差较小。统计回归分析模型能够较好地反映边坡的变形规律与变化趋势,为快捷、高效地评价边坡运行安全性态和预测其变形发展趋势提供有效的分析方法和手段。

采用高强度聚焦超声治疗Ⅲ–Ⅳ期胰腺癌临床效果分析

晚期（Ⅲ、Ⅳ期）胰腺癌恶性程度高,可采用高强度聚焦超声（HIFU）通过超声波高热效应杀伤肿瘤。为评价HIFU治疗Ⅲ–Ⅳ期胰腺癌的价值,随访83例接受HIFU治疗的患者,采用Kaplan-Meier生存函数法及COX回归分析法分析了患者生存情况及影响因素。结果表明,83例患者的中位生存期为12.5个月（95%置信区间：10.48~14.54个月）,1 a的总生存率（OS）为36.14%,2 a的OS为6.02%。肿瘤初治分期为Ⅲ期的患者的中位生存期比Ⅳ期的患者长2.96个月（统计学中P=0.052）,男性患者的中位生存期比女性患者的长2.5个月（P=0.124）;由于样本有限,所得结果均未达显著性差异。因此,HIFU是一种安全、有效的非侵入性微创胰腺癌治疗方法,其疗效优于其他治疗策略。

高速公路交通事故救援时间与生存率关系模型研究

高速公路交通事故救援时间对事故受伤人员的死亡率有着直接的影响。根据华东地区某高速公路交警支队连续3年的事件记录,分析了交通事故救援时间特性,建立受伤人员的生存函数模型,用非参数方法研究了交通事故救援时间对生存率的影响,然后再利用Cox比例风险回归模型来分析影响生存率的因素。结果表明,受伤人员的生存率随救援时间的增加而逐渐降低,在接到报警的14分钟之后,生存率即可降至75%以下,因此伤者应在14分钟之内得到必要的紧急救护。同时,在影响因素分析中,发现接警时段是影响伤者生存的危险因素,伤者在夜间时段的死亡风险是白天时段的3.46倍。

机非标线分隔道路电动自行车越线风险模型

为分析电动自行车越线行为产生的机理,建立了基于生存分析的越线风险模型,以评估各影响因素下电动自行车的越线风险。通过应用越线车速作为自变量,建立生存函数明确越线车速与累积越线比例的关系;应用Kaplan-Meier非参数回归分别分析非机动车道宽度、相邻机动车道交通流状况对越线速度的影响,建立COX比例风险模型获取上述影响因素下电动自行车越线的相对越线风险值。通过对西安市不同宽度和交通流状况的道路实测数据的分析,得出结论。研究结果表明:越线风险可通过电动自行车的车速体现,当车速从20增长到35 km/h时,累积生存比例从71.2%快速下降至16.4%;非机动车道宽度及相邻机动车道交通流状态对越线速度影响显著,非机动车道宽度为260和220cm道路的车辆越线风险分别为180cm道路的0.688倍和0.859倍,自由状态车辆越线的风险为非自由状态的2.445倍,高密度非机动车道的越线风险是低密度状态的2.590倍。研究结果可为含电动自行车的混合交通流环境下的交通设计及交通管理提供理论依据。

肝细胞癌患者外科手术根治术后生存分析

目的探讨肝细胞癌(HCC)患者行外科手术切除后5年生存情况的独立影响因素。方法收集我院2008年10月~2010年10月收治的112例接受外科手术治疗的HCC患者的临床资料,行腹部CTA检查,观察患者相关临床指标,运用Cox风险比例回归模型进行单因素和多因素分析,得出独立影响因素,运用Kaplan-Meier法和Log-Rank检验比较这些因素在生存曲线分布上的变化情况。结果多因素Cox回归模型分析结果显示,微血管浸润、肿瘤数目、肿瘤大小、肿瘤细胞分化程度和术后行肝动脉灌注化疗栓塞术(TACE)为影响此类患者生存情况的独立影响因素,其OR值分别为2.61、2.57、2.01、1.37、0.31,Kaplan-Meier法和Log-Rank检验显示38例TACE治疗组1 a、3 a、5 a累计生存率分别为90.6%、83.2%、80.5%,显著高于74例未行TACE治疗组的88.2%、41.5%、30.9%(P<0.05)。结论肝癌根治术后给予TACE治疗可提高HCC患者生存率,延长生存期,有助于改善患者预后。

基于安全熵的信号控制路段行人过街风险评估模型

为定量分析信号控制路段行人过街安全性,首先通过实地调查分析行人过街特性;然后提出安全熵概念,在修正传统COX比例风险回归模型基础上构建安全熵模型;借助主成分分析法提取影响行人过街危险度主成分求解模型,运用模糊理论划分安全等级,并将模型用于评价南京市儿童医院外一处信号控制路段行人过街安全性。研究表明：绿灯惯性心理和红灯截尾心理是支配信号控制路段行人闯红灯的主要心理;水平截集α越高对安全等级评估越保守,α=9时所得熵值集合可作为安全等级划分依据;实例应用得到南京市儿童医院外一处信号控制路段行人过街安全等级为C级,与实际情况相符。

基于生存分析模型的游客停留天数影响因素分析——以大连滨海旅游为例

游客的停留天数是影响旅游经济发展的一个重要因素。但是,由于停留天数变量特有的统计属性和复杂性,如数据删失和非负性,使得经济研究领域很少有学者系统地的研究这一问题。本文通过使用计量经济学的参数化生存分析模型分析游客停留天数的决定因素,这对旅游需求研究是一个很好的创新。在研究过程中,为了揭示影响游客停留天数的主要因素,本文考虑了多个关于游客的社会-人口统计特征等变量。结果显示,重复旅行的游客和距离较远的游客会停留较长的天数。因此,未来研究需要进一步分析具有这些特征的游客群体以及他们的经济状况和旅游活动特征等情况。游客的收入水平和年龄也对停留天数具有显著的影响。此外,游客受教育程度越高,停留天数越少。最后,本文分别分析了这些结果对旅游管理决策的含义。

重力坝变形统计回归分析模型及工程应用

通过对一水电站重力坝多年变形监测资料的分析,考虑水位、温度和时效对大坝变形的影响,采用逐步回归分析法建立了重力坝变形统计回归分析模型。计算结果表明:变形统计值与变形监测值吻合较好,统计复相关系数较大,估计标准误差较小。统计回归分析模型较标准地反映了大坝的变形规律,为评价大坝运行安全性态、预测大坝变形发展趋势提供了有效的分析方法和手段。

富含脯氨酸蛋白11在人胃癌中的表达及其临床意义

目的研究胃癌组织中富含脯氨酸蛋白11(PRR11)表达与胃癌临床病理参数之间的关系以及PRR11表达对胃癌患者预后的影响。方法通过患者胃癌组织标本的免疫组化染色,评估了132位胃癌患者标本中PRR11的表达状况。结果 132例胃癌组织标本中,81(61.4%)例PRR11表达阳性,51(38.6%)例PRR11表达阴性。PRR11过表达和多个临床病理特征相关,如浸润深度、胃癌分化程度、TNM分期。Kaplan-Meier生存分析显示:PRR11表达阴性的患者生存期明显长于PRR11表达阳性的患者;COX风险回归模型分析显示PRR11表达是胃癌患者的独立预后因素。结论PRR11在部分胃癌组织中高表达,与多个临床病理参数相关,是胃癌患者独立的不良预后因素。