长期生存者资料的参数混合模型

论文摘要

在肿瘤临床试验中,由于病人总体的异质性,有些对处理敏感的患者不会出现任何癌症症状或迹象,则他们被认为是“长期生存者（long term survivors）”或治愈者（cured individuals）,即在充足的随访时间内,这类个体不会发生某一特定的终点事件,通常具有较长的删失生存时间。长期生存者意味着直到研究结束他们也不发生或根本就不会发生终点事件（死亡、疾病的复发等）。对这种资料的分析,首先要判断资料中是否有长期生存者存在?如果资料没有长期生存者,或者没有证据证实有长期生存者存在,则采用传统生存分析方法;若有证据证实资料中有长期生存者存在,且随访充足,采用传统分析方法不恰当,因为它将长期生存者都作为截尾观察对象来处理,显然这是不合理的。盲目采用传统生存分析方法,有可能造成结果解释不合理,甚至得到相反的结论。本文介绍适用于长期生存者资料的统计模型——参数混合模型,包括指数混合模型、Weibull混合模型、Burr XII混合模型。这三种模型在分析长期生存者资料中都有广泛应用。我们利用拟合优度检验选出拟合实际资料的最佳模型,并用相应的模型作进一步分析。参数估计采用最大似然法,通过软件S-PLUS6.0来实现。通过实例分析证实,对有长期生存者存在的资料,若采用传统生存分析方法,由于不能很好地利用资料所提供的信息,得出的结论不仅不全面,甚至是相反的;如果采用适于长期生存者资料的参数混合模型分析,可得到全面、正确的结论,从不同侧面提供更多的信息,能有效合理地指导临床治疗,进而弥补和完善了经典生存分析方法应用之不足。随着医疗技术的不断提高,越来越多的临床肿瘤资料属于长期生存者资料。本文介绍的适用于长期生存者资料的统计分析模型适用性和实用性都很强,值得推荐。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 前言
• 一、研究意义
• 二、国内外研究现状
• 三、基本概念
• 第一章 随访是否充足及长期生存者是否存在的判定
• 1.1 判定资料中是否有长期生存者
• 1.1.1 图示法
• 1.1.2 非参数法
• 1.2 实例分析
• 1.2.1 图示法判定资料中是否有长期生存者存在
• 1.2.2 非参数法判定资料中是否有长期生存者存在及随访是否充足
• 第二章 统计模型及方法
• 2.1 参数混合模型简介
• 2.1.1 指数混合模型
• 2.1.2 Weibull 混合模型
• 2.1.3 Burr XII 混合模型
• 2.2 拟合优度检验
• 2.3 估计参数及检验假设
• 第三章 实例分析
• 3.1 模型拟合
• 3.2 组间比较
• 3.2.1 检验两组长期生存者比例是否相等
• 3.2.2 检验两组的λ是否相等
• 3.2.3 检验两组的α是否相等
• 3.3 小结
• 3.4 软件实现
• 第四章 讨论
• 附录
• 参考文献
• 个人简介
• 致谢