R语言生存分析实战：LifeTables、Kaplan-Meier与Cox回归实例

生存分析是临床医学中常用的一种统计方法，主要用于评估慢性疾病患者长期随访期间的生存或死亡概率，而不依赖于即时的治愈率或病死率。这种方法特别适合于那些病情进展缓慢，短期内难以确定预后的疾病，如某些类型的癌症。 文档中提到的主要内容分为三部分： 1. **LifeTables过程**： - 生存表分析（LifeTables）是生命表分析法在实际应用中的一个步骤。这个过程主要用于在指定时间点对病例的生存状态进行评估。通过LifeTables过程，可以得到各个时间点上不同组别（如中药组和对照组）的生存率估计。例如，例14-1展示了中药组和对照组白血病患者在不同随访月数下的生存情况，通过该过程可以对比两组的生存率差异。 2. **Kaplan-Meier过程**： - 这是一个更为常见的生存分析方法，也被称为Kaplan-Meier曲线，用于估计生存函数，即未发生事件（如死亡）的概率。这个过程不假设生存时间满足特定的分布，适用于非参数设置，能直观展示生存率随时间的变化趋势。 3. **Cox Regression过程**： - Cox回归是一种 Cox比例风险模型，用于处理生存数据中的协变量影响。它不仅考虑生存时间，还考虑了可能影响生存结局的多个因素，如年龄、性别、疾病阶段等。Cox回归允许因变量（生存时间）与多个自变量（潜在危险因素）之间的非线性关系，有助于深入理解影响生存率的关键因素。 在数据准备阶段，需要将随访时间、生存状态（死亡/生存）以及分组（中药组/对照组）作为变量导入分析。通过LifeTables对话框，可以设置显示生存率的时间间隔和事件定义，以便得到精确的生存率估计。 总结来说，生存分析是临床研究中一项重要的工具，通过LifeTables、Kaplan-Meier和Cox回归等方法，医生和研究人员可以更准确地评估患者的预后，优化治疗方案，并为患者提供更个性化的健康管理建议。