11、生存分析与随机效应模型详解

生存分析与随机效应模型详解

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在生存分析中，有时会出现一种情况，即某种治疗在时间段早期可能导致较差的生存状况，但在后期却有有益效果，然而总体来看并无益处。因此，实际查看 Kaplan - Meier 和对数对数图对于辅助解释生存曲线至关重要。

下面通过具体的练习题来进一步理解生存分析。

练习题 4.1

基于 Nyberg 等人的研究结果（表 4.4），需要完成以下任务：
1. 计算分层模型中的层数。
2. 对比粗相对危险度（RR）和总体风险比，解释两者存在差异的原因。
3. 判断 20 - 29 岁人群的风险与总体风险在统计学上是否有显著差异。
4. 探讨比例风险假设是否合理以及是否得到验证。
5. 分析关于受 Alpha 变异株影响的人群住院率更高这一结论是否严重依赖比例风险假设。
6. 查看是否按暴露组给出了删失观察值的数量。
7. 确认是否给出了绝对风险差异。

练习题 4.2

Campbell 等人进行了一项为期 24 年的队列研究，涉及 726 名接触板岩粉尘的男性和 529 名对照。他们使用 Cox 回归分析板岩粉尘暴露对死亡率的影响，并按年龄组（每 10 年一组）进行分层分析。在基线时测量了吸烟习惯和用力呼气量（FEV1，以升为单位衡量肺功能）。研究结果如下表所示：
|模型|变量|风险比|95%置信区间|P 值|
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
|模型 1|板岩|1.21|1.02 - 1.44|0.032|
|模型 2|板岩|1.24