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临床试验统计篇

2024-07-11 11:40| 来源: 网络整理| 查看: 265

1.概述

临床试验终点(End Point)服务于不同的研究目的。在传统的肿瘤药物的研发中,早期的临床试验目的是评价安全性以及药物的生物活性,如肿瘤缩小。后期的有效性研究通常评价药物是否能提供临床获益,例如生存期延长或症状改善等。

2.疗效指标定义:2.1时间-事件类型指标:

总生存期 (Overall Survival ,OS):从随机分组开始至患者因任何原因死亡的时间。

无病生存期(Disease-Free Survival ,DFS):从随机分组开始到出现肿瘤复发或由任何原因引起死亡之间的时间。尽管在大多数辅助治疗的情况下,总生存期仍然是一个传统的终点指标,但是当生存期延长而使得选择生存期为临床试验终点不现实的时候,DFS可以作为一个重要的终点指标。

无进展生存期(Progression-Free Survival ,PFS):PFS定义为从随机分组开始至出现肿瘤客观进展或死亡之间的时间。

疾病进展时间(Time to Progression ,TTP):TTP定义为从随机分组开始至出现肿瘤客观进展之间的时间。TTP不包括死亡。

治疗失败时间(Time to Treatment Failure ,TTF):即从随机化开始到无论何种原因(包括疾病进展、治疗毒性和死亡)导致治疗终止之间的时间。

2.2率指标:

客观缓解率(Objective Response Rate ,ORR)(有的称总体缓解率):指肿瘤体积缩小达到预先规定值并能维持最低时限要求的患者比例。一般定义客观缓解率为完全缓解加上部分缓解之和。

总体缓解率(ORR):接受治疗后肿瘤评估至少一次达到完全缓解(CR)或者部分缓解(PR)的患者的比例。

疾病控制率(DCR):在接受治疗后肿瘤评估至少一次达到完全缓解(CR)、部分缓解(PR)或病变稳定(SD)的患者的比例。

3.疗效指标计算3.1时间-事件类型3.1.1 SAS计算:

计算不同组别疾病进展时间(TTP)和无进展生存期(PFS),采用Kaplan-Meier法进行描述性统计,采用Greenwood方法计算标准误差,并提供95%置信区间,绘制生存曲线图。采用log-rank检验比较不同治疗组之间生存曲线是否有差异。

部分原始数据:

原始数据原始数据

可私信我发送原版Excel数据,也使用R语言去下载原lung数据。

3.1.2 SAS code:代码语言:txt复制* 输入: Lung为数据集(包含subjid受试者、time生存时间、status状态) 每个生存时间生存率计算=本时间点死亡数量/本时间点开始时存活数量。 本时间点删失的不算死亡,但是计算下一个时间点时算死亡,不计入下个时间点计算的分母中。 输出: 1.采用ci表画生存曲线图。 2.lpgrank检验的p值在等价与组检验表单。 3.中位生存时间和CI在lung_3。; proc lifetest data=lung outsurv=ci method=km atrisk conftype=log; time time*status(1); strata /group=sex test=(logrank); ods output productLimitEstimates=lung_2 quartiles=lung_3; run; *code解释: proc lifetest:调用生存分析过程步。 data=lung:输入lung数据集。 outsurv=ci:输出ci数据表(见如下截图)。 method=km:绘制Kaplan-Meier曲线。 atrisk :输出lung_2的NumberAtRisk有风险人数(分母),ObservedEvents达到终点事件人数。 time*status(1):生存时间*状态(删失标识)。 test=(logrank):采用logrank检验法。 ods output:输出两个数据集lung_2,lung_3(见下文。) ;

CI表CI表Lung_2表Lung_2表Lung_3表Lung_3表生存曲线图生存曲线图

3.1.2 计算原理如下:

设t_{1}< t_{2}



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