在图的下方绿色框中是两组试验组中当前时间下,尚存的没有发生终点事件的患者。他们有着发生终点事件的风险(发生过event的自然就不算了),所以他们被称为 number at risk 在上图的右侧,我们可以看到表示红色是单OSI组,蓝色是OSI+Bev组,很显然这家药厂是希望通过这个临床试验,蓝色有效性高于红色来证明,自家的Bev联...
关键指标解读 纵坐标下方的绿色区域表示“风险人群”（Number at Risk），即当前时间点尚未发生终点事件的患者，他们仍有发生事件的可能。图右侧的红色与蓝色曲线分别代表对照组和试验组，药厂通常希望通过数据对比，展示新药（如Bev）与现有疗法（如Osi）联用的优越性。中位PFS、一年PFS和中位OS是一些关键...
是曲线上各个时间点所对应的暴露于结局风险的人数;比如在研究的起始点,所有研究对象都在观察中,也就是所有人都暴露于结局事件风险,此刻的number at risk 就是研究的纳入总人数。随着时间的推移,出现了结局事件和删失病例,仍然存续,暴露于终点事件风险的人数开始减少,直至研究结束为0。其实这个数字描绘了随着随访时间...
指的是还没有得病（event）但可能得病的人数(number of patients at risk)。两行分别对应上面两条线。
生存曲线的number at riskPython生存曲线的意义 前文我们初步介绍了生存分析所涉及的生存数据,明白了:做生存分析最特殊的一点是分析时要纳入研究对象的“生存时间”,更一般的是指:出现某种特定结局的时间。今天的文章,我们更进一步地来学习如何看懂生存函数和生存曲线。在进入正题之前,我们需要首先明确两个概念:生存概率...
* n.event: the number of events that occurred at time t. * n.censor: the number of censored subjects, who exit the risk set, without an event, at time t. * surv: estimate of survival probability. * std.err: standard error of sur...
举个例子,下图为一个原始的COX模型结果,可见优惠券的数量(total_number)可以明显的降低用户流失风险,且每增加一个优惠券,风险会变为原来的0.94倍。 5 非比例风险模型 生存分析:寿命表,Kaplan-Meier,Cox回归,时依协变量 Cox回归最重要的前提条件是假定风险比为固定值,当PH不满足时,可以采用的几种方法: ...
Patient at Risk:Number of patients still survive at a specified time point Fail: Number of patients died Censor/ Event (cnsr): Censor=1 (Event=0): the patients still survive up to this time point Event=1(Censor=0): the patient died ...
Patient at Risk:Number of patients still survive at a specified time point Fail: Number of patients died Censor/ Event (cnsr): Censor=1 (Event=0): the patients still survive up to this time point Event=1(Censor=0): the patient died ...
## n= 223, number of events= 36### coef exp(coef) se(coef) z Pr(>|z|)## Status 0.5483 1.7303 0.2636 2.08 0.0375 *## ---## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1### exp(coef) exp(-coef) lower .95 upper .95## Status 1.73 0.5779 1.032...