生存曲线的Log-rank趋势检验(Trend Test)——MedCalc软件实现

关键词：MedCalc; 生存分析; Kaplan-Meier; log-rank检验; log-rank趋势检验

一、案例介绍

研究人员对20例某肿瘤术后病人(采用甲、乙两种治疗方法)随访5年，记录术后生存时间；试绘制生存曲线，并估计两种疗法的生存曲线有无不同。数据见表1，变量包括组别(Group：1=甲疗法组，2=乙疗法组)、结局(Status：1=死亡，0=删失)、随访时间(Time，月)。案例可从“附件下载”处下载。

二、案例分析

本案例分析目的是估计两种疗法的生存曲线有无不同，可考虑使用log-rank检验。但需要满足4个条件：

条件1：结局为互斥的二分类变量，即删失和死亡。该条件满足。

条件2：随访时间或生存时间定义明确，并为量化数据，即以天、周、月、年等为单位的具体数值。本案例数据的生存时间为准确可测量的月数，该条件满足。

条件3：不宜有长期变异存在。对于动态队列，研究对象不是同时进入队列的，那么如果后期进入队列的研究对象使用了新的治疗方案和药物，生存率提高，那么整个队列的生存结果就会发生偏倚。该条件需要根据实际情况来判断，这里默认无长期变异。

条件4：删失事件在各组的分布相似。本案例可根据后文结果进行判断。

三、软件操作及结果结果

(一) 软件操作

1.数据导入

数据录入，可分为直接输入和外部导入。本案例选择从外部导入。

2. 绘制Kaplan-Meier曲线

(1)择“统计”—“生存分析”—“ Kaplan-Meier生存分析”(图2)

选择“统计”—“生存分析”—“ Kaplan-Meier生存分析”，见图2。

出现“Kaplan-Meier生存分析”对话框，作如下设置(图3)，点击“确定”，得到检验结果。各个选项含义参考链接(单样本生存资料的Kaplan-Meier法)。

• 生存时间：本例为“Time”
• 终点：本例为“Stauts”，状态是默认值(1)
• 因子：本例为“Hist_stage”
• 筛选条件：未选择任何变量
• 选项：本例选择“因子水平的线性趋势”
• 图表：本例选择“生存概率(%)”、“在图表中标记截尾数据”、“图表下面风险表格中的数字”

(二) 结果解读

1. 案例汇总

图4为数据的案例汇总。本研究共随访3427例宫颈癌术后病人，其中发生结局事件416例(12.14%)，删失3011例(87.86%)。原位癌2393例，其中发生结局事件127例(5.31%)，删失2266例(94.69%)；早期浸润癌889例，其中发生结局事件210例(23.62%)，删失679例(76.38%)；浸润癌145例，其中发生结局事件79例(54.48%)，删失66例(45.52%)。

2. 平均和中位生存期

原位癌、早期浸润癌、浸润癌的宫颈癌患者平均生存期分别为78.704月、64.583、38.875月，提示肿瘤分级越高，平均生存期越短。本案例中宫颈浸润癌患者的中位生存时间为26月，其他两组无数值是因为这两组患者的死亡人数尚未达到50%，还不能计算出该数值。见图5。

3. 生存曲线

图6为数据的生存曲线。生存曲线上的小垂直线表示删失数据，生存图下方的表格为对应时间的期初暴露人数，根据图中风险数字可知，该数据满足条件4。并呈现肿瘤分级越高，生存时间越短的趋势。

4. log-rank检验结果

log-rank检验结果为χ²=611.9677，P<0.0001 (图7)，按α=0.05水准，拒绝H₀，接受H₁，可以认为不同分级的宫颈癌患者生存曲线不全相同。对于3个或以上分组的生存曲线的比较，如拒绝H₀，可进一步对不同分组的生存曲线进行两两比较(多重比较)，可使用Bonferroni法对检验水准调整。

5. log-rank趋势检验结果

结合图5和图6，可见肿瘤分级越高，生存时间越短，因此可使用趋势检验分析危险率是否随分组等级而变化的趋势。χ²_趋势=530.7374，P<0.0001 (图8)，按α=0.05水准，拒绝H₀，接受H₁，可认为肿瘤分级越高，生存率越低，预后越差。

四、结论

本研究采用Kaplan-Meier曲线法绘制生存曲线，并采用log-rank法对不同组织学分级的宫颈癌患者生存结果进行比较，并采用log-rank趋势检验，分析危险率是否有随分组等级变化而变化的趋势。

生存曲线图以及log-rank趋势检验结果表明组织学分级为1级的患者生存时间最长，组织学分级为2级患者的生存时间次之，组织学分级为3级患者的生存时间最短。

五、知识小贴士

多组生存率比较时，若分组变量是等级变量，如肿瘤分期为I、II、III期；或连续变量等级化分组，如年龄(单位：岁)<30、30~40、40~50、≥50，在log-rank检验各组生存率差别有统计学意义后，还可以做趋势检验（trend test），分析危险率是否有随分组等级变化而变化的趋势，即是否有肿瘤分期越高，预后越差或年龄越大(或越小)，预后越差的情况。