Kaplan-Meier生存分析的主要结果之一是每个时间点的生存比例或百分比。这些值通常以图形方式呈现,但有时查看这些结果的表格也很有用。这些值的分析结果表默认是隐藏的。要查看它,只需点击分析选项卡右侧的下拉菜单,并从列表中选择它。 生存比例 Prism使用Kaplan-Meier(乘积极限法)方法计算生存比例。对于每个X值(时间),...
Kaplan-Meier 算法是由英国科学家 Kaplan 和 Meier 于 1958 年提出的，是利用概率乘法定理计算生存率，故又称乘积限法，Kaplan-Meier 过程适用于小样本或大样本未分组资料生存率的 Kaplan-Meier 分析，生存率和组间生存率比较。1.1 Kaplan-Meier 生存曲线的画法 1）在每个发生死亡事件的时间点上，进行生存率的计...
Kaplan Meier是一种单因素生存分析,它可用于研究1个因素对于生存时间的影响。 参考:生存分析之Kaplan-Meier曲线都告诉我们什么 思路 一般来说,我们做生存分析,会有(P<0.05)和(P>0.05)两种结果。KM plot在生物医学中很常见,主要用来做预后分析,比如可以根据表达量把病人分成两组,然后比较哪组病人预后好,进而可以得...
本案例数据满足这3个条件，所以可以使用Kaplan-Meier法进行研究。三、软件操作及结果解读 （1）软件操作 Kaplan-Meier对数据格式的要求比较研究，因变量包括两项，分别是Y1生存时间和Y2生存状态，Y2生存状态一定只能包括2个数字分别是0（生存）和1（死亡），所以应该将本案例数据整理成如下格式：将数据上传至SPSSAU...
以SPSS为例,Kaplan-Meier分析的步骤通常包括:首先,将生存时间和生存状态变量导入SPSS软件;然后,选择“生存分析”模块中的“Kaplan-Meier”选项,并设置相应的参数(如时间变量、事件变量等);接着,运行分析并查看结果输出;最后,根据输出结果绘制生存曲线并进行解释。 4.4 结果解读 Ka...
【数据实例】南方某种瘤医院的1300余名胃癌病人的生存数据,试用Kaplan-Meier法比较不同部位(1=贲门胃底癌、2=胃体癌、3=胃窦癌、4=全胃癌)胃癌病人的生存分布,生存状态为:0=死亡,1=存活,生存时间单位为月。 本文所用变量用红框标注。 ...
通过统计检验，本例中化疗与未化疗组的生存时间差异无统计学意义。生存曲线图直观展示两组的生存率，曲线无交叉，显示化疗组在前50周内存活情况稍好。总结，Kaplan-Meier分析提供了对生存时间与治疗效果的深入洞察，尽管在本例中没有显著差异，但可视化结果有助于理解数据和决策。
在Kaplan-Meier survival analysis对话框中,Survival time框选择months,Endpoint框选择death,Factor框中选择Methods,然后点击OK。 5、结果解读 1)生存曲线图,还提供了Numbers at risk ,即曲线上各个时间点所对应的暴露于结局风险的人数。...
首先，数据需导入SPSSAU平台，选择实验研究的Kaplan Meier分析。生存状态通常用数字1代表死亡，0代表生存，若数据编码不同，需先调整。将药物组别、生存时间和生存状态作为输入参数，进行分析。分析结果展示了新药组与传统治疗组的生存时间对比。新药组的中位生存时间显著长于传统治疗组，且Kaplan Meier模型的...