"匯東華-認真作好每件事"
~統計,不再是阻力,而是助力~

醫學研究懶人一號餐:存活分析核心套餐

適用對象:已有收集好的資料,對統計分析與投稿圖表陌生者,或沒有時間處理者。

     

匯東華搞定您的困擾:4表+1圖 (5張圖表可以互替,圖+表全部5張即可)。中文圖表版:11,000元;英文圖表版:13,500元,均為未稅價。


存活分析結果展現示意

研究資料:心衰竭臨床記錄資料集(299例)

變數摘要:本文件為範例,非每個變數都會使用

資料來源:加州大學歐文機器學習庫樣本
資料說明:

age:病人的年齡(年)
anemia:紅血球或血紅蛋白減少
high blood pressure:病人是否患有高血壓
creatinine phosphokinase (CPK):血液中 CPK酵素的水準 (mcg/L)
diabetes:是否患有糖尿病
ejection fraction:每次收縮時離開心臟的血液百分比(百分比)
platelets:血液中的血小板含量(千血小板/毫升)
sex:性別(0表示女,1表示男)
serum creatinine:血液中的血清肌酸酐水準(mg/dL)
smoking:是否吸菸
time:追蹤時間(天)
death event:患者是否在追蹤期間死亡(0表示存活,1表示死亡)

研究主題:

抽菸(X)對心衰竭病人死亡(Y)風險之影響

分析結果:

Table 1 baseline characteristics

Variables

Total (n=299)

non-smoking (n=203)

smoking (n=96)

p

Age, median(IQR)

60.0

(51.0,70.0)

60.0

(50.0,69.0)

60.0

(52.0,70.0)

0.603

Male, n(%)

194(64.9)

102(50.2)

92(95.8)

<0.001

Anemia, n(%)

129(43.1)

95(46.8)

34(35.4)

0.064

Diabetes, n(%)

125(41.8)

95(46.8)

30(31.3)

0.011

Hypertension, n(%)

105(35.1)

75(36.9)

30(31.3)

0.335

Serum sodium, median(IQR)

137.0

(134.0,140.0)

137.0

(134.0,140.0)

137.0

(135.0,139.0)

0.886

Serum creatinine, median(IQR)

1.1

(0.9,1.40)

1.1

(0.90,1.50)

1.100

(0.900,1.300)

0.769

Creatinine phosphokinase, median(IQR)

250.0

(115.0,582.0)

281.0

(115.0,582.0)

224.000

(122.0,582.0)

0.601

說明:

不同smoking分組中各個指標的差異是否具有統計學意義,有效樣本為299例,其中non-smoking病例數為203;smoking病例數為96;
sex經卡方檢驗p<0.05,組間差異存在統計學意義。
Hypertension經卡方檢驗p>0.05,組間差異不存在統計學意義。
diabetes經卡方檢驗p<0.05,組間差異存在統計學意義。
anaemia經卡方檢驗p>0.05,組間差異不存在統計學意義。

    

Table 2 The univariate analysis with Mortality

Variables

Total (n=299)

Alive (n=203)

Death (n=96)

p

smoking, n(%)

96(32.107)

66(32.5)

30(31.3)

0.827

Age, median(IQR)

60.0

[51.0,70.0]

60.0

[50.0,65.0]

65.0

[55.0,75.0]

<0.001

Male, n(%)

194(64.883)

132(65.025)

62(64.6)

0.941

Anemia, n(%)

129(43.144)

83(40.9)

46(47.9)

0.252

Diabetes, n(%)

125(41.806)

85(41.872)

40(41.7)

0.973

Hypertension, n(%)

105(35.117)

66(32.512)

39(40.6)

0.170

Serum sodium, median(IQR)

137.0

[134.0,140.0]

137.0

[135.0,140.0]

136.000

[133.0,138.0]

<0.001

Serum creatinine, median(IQR)

1.1

[0.9,1.4]

1.0

[0.9,1.2]

1.3

[1.1,1.9]

<0.001

說明:

不同死亡狀態分組中各個指標的差異是否具有統計學意義。有效樣本為299例,其中Alive:病例數為203;Death:病例數為96;
smoking經卡方檢驗p>0.05,組間差異不存在統計學意義。
anaemia經卡方檢驗p>0.05,組間差異不存在統計學意義。
diabetes經卡方檢驗p>0.05,組間差異不存在統計學意義。
Hypertension經卡方檢驗p>0.05,組間差異不存在統計學意義。
sex經卡方檢驗p>0.05,組間差異不存在統計學意義。
serum sodium經Mann-Whitney U檢驗p值<0.05,組間差異存在統計學意義。
serum creatinine經Mann-Whitney U檢驗p值<0.05,組間差異存在統計學意義。
age經Mann-Whitney U檢驗p值<0.05,組間差異存在統計學意義。

     

方法名稱:存活分析與K-M存活曲線

說明:以smoking分組的病人之生存時間的Log Rank test檢定統計量為=0.002,對應的HR= 0.99,對應的p=0.964。依據Log Rank test結果,認為有無吸菸的病人生存時間無顯著性差異。non-smoking的患者中status存活中位數為NA存活50%對應的存活時間95%信賴區間:(235,NA)。smoking的患者中status存活中位數為NA存活50%對應的存活時間95%信賴區間:(241,NA)。說明:由於死亡機率未達50%,因此,無法估算中位數存活時間。

           

分析結果說明表:

index

總數

事件數

中位數

95%CI下限

95%CI上限

non-smoking

203.0

66.0

nan

235.0

nan

smoking

96.0

30.0

nan

241.0

nan

      

Kaplan-Meier survival curve:提供客製化選擇

下列項目請於提出需求時,填寫清楚

1.四種頂級期刊風格可供選擇,包含NEJM、Lancet、JAMA、NPG。

2.有無需要呈現95%信賴區間?(範例如圖2及圖6)

3.有無需要顯示風險表(population at risk table)?(範例如圖2、圖3及圖4)

4.可調整X軸刻度間距、X軸最大值及Y軸最小值。


1.期刊風格

1.NEJM

2.Lancet

3.JAMA

4.NPG

2.95%信賴區間

需要

不需要

 

 

3.風險表

需要

不需要

 

 

4.X軸(時間)間距

 

 

 

 

5.X軸(時間)最大值

 

 

 

 

6.Y軸(存活機率)最小值

 

 

 

 


客製化選擇示意圖(figure1)

                 

Table 3 and Table 4 

常規分析為整體的Cox PH regression full model (table 3)結果以及Stepwise model (table 4)結果。有需要可加購subgroup分析(下方table 3 + figure 2+figure 3),加購價900元。subgroup analysis不一定可以執行視實際需求與樣本數而定。

說明:構建分層分析的Cox迴歸模型 

觀察smoking變化與死亡率間的關係, 對樣本進行分層處理,以觀察不同sex分層樣本中smoking對死亡事件影響的差異。
adjusted Model :調整模型增加的協變數為serum creatinine, diabetes ,anemia, age。結果顯示在控制其他變數後,抽菸對死亡風險的影響隨著性別而不同。女性之aHR=3.877 (95% CI=1.13-13.30)顯示,有抽菸的女性心衰竭病人相較於沒抽菸女性
的死亡風險為3.877倍,達到統計學上顯著關係。相反地,男性抽菸病人死亡風險為不抽菸組的0.98倍,其95% CI=0.586-1.64,跨過1,顯示抽菸不會增加死亡風險。 

HR 95% 森林圖(figure2&3)

      

Table 3 subgroup analysis for sex

                  

欲瞭解更多相關資訊或有疑問,歡迎洽詢匯東華


 洽詢管道

Line官方帳號ID:@medatatw

  臉書私訊小編

medata12p@gmail.com

  07-9721586 轉分機9或1由專人為您服務

 請點右下角訊息圖示

 填寫洽詢表單

 數據串接與清洗

數據是礦藏,數據清洗是挖出鑽石的第一步,尤其是巨量知識。數據清洗或串接執行過程需要細心與專注,且有可能會消耗許多時間和精力,就由我們來替各位處理掉這個大麻煩。

全民健保研究資料庫、國外大型資料庫資料非常齊全,種類多,需要串接與清洗,進行正規化後才能更進一步進行資料探勘與統計分析。




Fig1.同一個Project資料散落在不同tables,無法使用




Fig2.整併與清理為可分析的table




Fig.3整理和分析後形成有意義的知識


概念與流程示意圖

 教育培訓

課程規劃核心為以「學習者」為中心進行「傳承」

以學習者為中心,結合陳秀敏博士十多年來的統計實務以及教學經驗,設計適合學員學習方式,開設課程,達到有效學習。

 

開設線上統計學院

https://medata.teaches.cc/

SPSS基礎統計實戰班:第一次分析SCI研究就上手(上、下)

課程網址:https://medata.teaches.cc/

課程介紹1:https://www.youtube.com/watch?v=MPz2wqN0v2M

課程介紹2:https://www.youtube.com/watch?v=nd5A5duxO5E

 

臨床研究思維-Open your mind

課程網址:https://medata.teaches.cc/

課程介紹1:https://www.youtube.com/watch?v=yTHdBnCdSnY
課程介紹2 : https://www.youtube.com/watch?v=kE9tXraICqk

臨床研究基本原則 : https://www.youtube.com/watch?v=1tTApx1hjn0

 計畫撰寫與統計諮詢





為了讓匯東華的顧客與學員有更好的合作和消費體驗,故匯東華特別依據營業項目開發周邊產品,提供使用、購買。目前已有針對公共衛生師的題庫以及模擬試題,未來將針對醫學研究領域發展產品。