生存分析结果怎么看及解读

Cox 回归模型可以处理删失数据，分析各个因素对生存时间的影响，并得出两组间的风险比（HR）。例如。SPSS:Kaplan-Meier生存分析过程及结果解读 概述:生存分析基本概念 事件(Event) 指研究中规定的生存研究的终点，在研究开始之前就已经制定好。根据研究性质的不同。

该文是一篇生存分析研究文章，最重要的生存分析结果如下表: COX多因素分析结果，B=124，HR=077，P=0.014。 作者对统计分析结果描述是这样子的。

生存分析指的是根据调查或者实验得到的数据对样本的寿命进行分析和推断的一个分析过程。生存分析的结果往往是一幅以时间为横坐标，以生存概率为纵坐标的二维散点/折线图。图8 生存月数 生存分析时间种位数，生存分析函数图，总体比较结果。 图9 生存分析函数图等结果 结果整理 将生存分析函数图放入表格中。

一般来讲，我们会在删失数据的”生存时间“数据右上角标记“ ”，表示真实的生存时间可能长于观察到的时间，但是未知。对于生存时间单位的选择并没有特别的限制。

结果分析 1 模型基本描述 模型基本描述 上表是简单描述数据基本情况。其中新药、传统治疗分别有50个样本。传统治疗组死亡43人；新式药物组死亡44人。传统治疗组中位数为9周。

为此，只能对患者进行长期随访，统计一定时期后的生存或死亡情况以判断诊疗效果；这样的研究往往会产生带有结局的生存时间资料，英文是time-to-event资料。在分析 *** 上。

status) ~ sex， data = lung)print(fit)这个自带数据集有肺癌患者的生存时间，我们在本例中关注三个变量，一个是time，是患者的生存天数，一个是结局status，1=censored， 2=dead。报告中应给出生存时间的描述性结果，可参考以下形式: 表2 生存时间描述示例 生存分析的图形呈现 kaplan-meier图 kaplan-meier图(图1)是生存分析中最常见的图。