Survival analysis part II: multivariate data analysis--an introduction to concepts and methods.
Survival analysis part II: multivariate data analysis--an introduction to concepts and methods.
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生存分析第二部分：多元数据分析 - 概念和方法简介。
DOI：
10.1038/sj.bjc.6601119
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发表时间：
2003-08-04
影响因子：
8.8
通讯作者：
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
生存分析包括考虑固定起始点（如癌症诊断）和终止事件（如死亡）之间的时间。将此类数据与其他类型数据区分开来的关键特征是，在研究结束时，事件不一定发生在所有个体中，并且对于这些患者，他们的完整生存时间是未知的。例如，在测量癌症诊断后生存时间的研究中，一部分人在随访期结束时仍然活着并且没有疾病是很常见的，对于这些患者，我们只知道他们实际发生事件的时间的下限。因此，对于这些类型的数据需要特殊的方法。本系列的基础是解释和论证为分析这些数据而提出的一些方法。在本系列的第一篇论文中（Clark et al，2003），我们描述了分析和总结生存数据的初始方法，包括风险和生存函数的定义，以及两组之间差异的检验。我们在这里继续考虑各种统计模型，特别是如何估计可能预测生存的一个或多个因素的影响。
Survival analysis involves the consideration of the time between a fixed starting point (eg diagnosis of cancer) and a terminating event (eg death). The key feature that distinguishes such data from other types is that the event will not necessarily have occurred in all individuals by the time the study ends, and for these patients, their full survival times are unknown. For instance, in studies that measure the length of survival after diagnosis of cancer, it is common for a proportion of individuals to remain alive and disease-free at the end of the follow-up period, and for these patients, we know only a lower limit on their actual time to event. Thus, special methods are required for these type of data. The explanation and demonstration of some of the methods proposed to analyse such data are the basis of this series. In the first paper of this series (Clark et al, 2003), we described initial methods for analysing and summarising survival data including the definition of hazard and survival functions, and testing for a difference between two groups. We continue here by considering various statistical models and, in particular, how to estimate the effect of one or more factors that may predict survival.
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