Lazy loaded imageSurvival Analysis

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1. 生存分析简介

生存分析（Survival Analysis）用于研究从起始事件到目标事件发生所经历的时间分布，广泛应用于医学（如总生存期、无进展生存期）、工程（零件失效时间）、经济等领域。
特点：
  • 能处理**删失（censoring）**数据
  • 能展示时间与生存概率的关系
  • 可进行不同组之间的比较

2. 生存分析所需数据

生存分析至少需要两个核心变量：
  1. time：从起始时间点到事件发生或观察截止的时间（单位可为天、月、年）
  1. status：事件状态
      • 1 = 事件已发生（如死亡、复发）
      • 0 = 删失（观测截止时未发生事件 / 失访）

3. time 与 status 的含义

  • time：时间长度，例如“患者从手术到死亡的天数”
  • status：0 表示删失（还活着或未复发），1 表示事件已发生（死亡、复发等）

4. 常用 R 包与函数

  • 核心包：survival（拟合模型）、survminer（绘图与可视化）
  • 常用函数：
    • Surv(time, status)：创建生存对象
    • survfit()：拟合 Kaplan–Meier 生存曲线
    • ggsurvplot()：绘制 KM 曲线（survminer 包）

5. 示例数据：lung 数据集

survival 包自带的肺癌患者数据，核心变量：
  • time：随访时间（天）
  • status：1 = 删失，2 = 死亡（需要转换成 0/1）

6. 中位生存时间

中位生存时间（Median Survival Time）：生存概率降到 50% 时的时间点。

7. 95% 置信区间

可以直接从 summary() 结果获取，也可以用 Hmisc::bootkm() 进行 bootstrap 估计：

8. 多分组比较

除了二分类变量（如性别），也可以用多分类变量（如 ph.ecog）：

9. 两两比较

多组间生存差异可以用 pairwise_survdiff()：
默认是 log-rank 检验，可选择 p 值调整方法（如 "BH"）。

10. 累积风险函数

累积风险（Cumulative Hazard）描述随时间累积的事件风险，可用：
曲线上升越快，说明单位时间内事件发生的概率越大。
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