生存分析的一些基本概念

生存分析中有很多的新概念，需要了解一下。

生存分析(Survival analysis)是指根据试验或调查得到的数据对生物或人的生存时间进行分析和推断，研究生存时间和结局与众多影响因素间关系及其程度大小的方法，也称生存率分析或存活率分析。
起始事件(initial event)：反应生存时间起始特征的事件，如疾病确诊、某种疾病治疗开始等。
失效事件(failure event)：在生存分析随访研究过程中，一部分研究对象可观察到死亡，可以得到准确的生存时间，它提供的信息是完全的，这种事件称为失效事件，也称之为死亡事件、终点事件。
生存时间(survivaltime) 是指从某起点事件开始到被观测对象出现终点事件所经历的时间，如从疾病的“确诊”到“死亡”。生存时间有两种类型：完全数据和截尾数据。
完全数据(complete data)指被观测对象从观察起点到出现终点事件所经历的时间。
截尾数据(consored data)或删失数据，指在出现终点事件前，被观测对象的观测过程终止了
死亡概率(mortality probability)指某段时间开始时生存的个体在该段时间内死亡的可能性大小，若无删失数据，死亡概率=某人群某段时间总死亡例数/该人群同时间段期初观察例数。
条件死亡概率：表示某时段开始存活的个体，在该时段内死亡的可能性，如年死亡概率q=某年内死亡人数/某年年初人口数，如果年内存在删失数据，需要对分母进行校正，校正人口数=年初人口数-删失例数/2。
生存概率(survival probability)指某段时间开始时存活的个体至该时间结束时仍然存活的可能性大小，生存概率=1-死亡概率=某人群活过某段时间例数/该人群同时间段期初观察例数。
条件生存概率(conditional probability of survival)：某时段开始时存活的个体，到该时段结束时让然存活的可能性p=某年存活满一年的人数/某年年初人口数=1-q，如果年内存在删失数据，需要对分母进行校正，校正人口数=年初人口数-删失例数/2。
生存曲线(survival curve)：以观察（随访）时间为横轴，以生存率为纵轴，将各个时间点所对应的生存率连接在一起的曲线图。
中位生存期(median survival time)：又称半数生存期，表示恰好有50 ％的个体尚存活的时间。中位生存期越长，表示疾病的预后越好；中位生存期越短，预后越差。估计中位生存期常用图解法或线性内插法。

如果您对TCGA数据挖掘感兴趣，请学习我们的TCGA相关课程：

《TCGA-基因差异表达分析》

《TCGA-生存分析》

《WGCNA加权基因共表达网络分析》

《GEO芯片数据挖掘》

《GSEA富集分析》

发表于 2018-06-14 10:58
阅读 ( 5243 )
分类：TCGA

生存分析的一些基本概念

你可能感兴趣的文章

相关问题

0 条评论

作家榜 »