SPSS軟件在宮頸癌手術后生存時間與復發影響因素分析中的應用

2016-04-18 06:36:08徐永林蔣紅軍

東南大學學報(醫學版) 2016年2期

徐永林，蔣紅軍

(東南大學附屬第二醫　1.病案統計室， 2.胸心外科，江蘇南京　210003)

徐永林1，蔣紅軍2

(東南大學附屬第二醫1.病案統計室， 2.胸心外科，江蘇南京210003)

[摘要]目的:總結SPSS軟件用于分析宮頸癌手術后生存與復發的經驗與特點。方法:將江蘇省腫瘤醫院病案室宮頸癌手術后隨訪病例共149例錄入電子表格，用SPSS軟件進行導入，定義年齡、臨床分期、病理類型、組織分化、淋巴結是否轉移、有無深肌層浸潤、脈管癌栓、復發、生存時間、生存結果等變量，用交叉表格及生存分析COX模塊進行數據分析。結果與結論:采用SPSS軟件能夠方便準確地進行χ2檢驗和多因素生存分析，找出影響生存時間的相關因素。SPSS用于分析影響宮頸癌手術后生存時間與復發的因素方法簡單，結果準確可靠。

[關鍵詞]SPSS軟件；因素分析；宮頸癌術后；生存時間；復發

SPSS軟件廣泛用于社會科學、科研及醫學統計中，是著名的三大統計軟件之一。其界面友好、操作相對簡單、結果可靠，絕大多數的統計分析與圖表制作可以通過對話框完成。作者應用SPSS軟件分析宮頸癌的臨床數據，總結SPSS應用的經驗和特點。

1資料與方法

1.1數據來源及初步整理

病歷資料來自江蘇省腫瘤醫院病案室，為2000年以來隨訪資料完整的宮頸癌術后病例，共149份。收集患者年齡、臨床分期、病理類型、組織分化、淋巴結是否轉移、有無深肌層浸潤、脈管癌栓、復發與否、生存時間、生存結果等原始資料，錄入電子表格[1]。使用的軟件及版本為SPSS 22，Excel 2010。

1.2SPSS軟件中變量的設置與定義

用SPSS直接讀入原始Excel格式數據，首行默認為變量名稱。對變量名稱進行重新定義和設定。對原始數據進行核實、排序，剔除或更正異常值，并定義數據字典。宮頸癌患者年齡為連續性數值型變量。按患者年齡的大小進行分組：1為年齡≤40歲組，2為年齡>40歲組；患者臨床分期共有ⅠA、ⅠB1、ⅠB2、Ⅱ4類，為有序分類變量。根據分析要求并臨床實際，合并為Ⅰ期和Ⅱ期共兩組。定義為數值型變量1和2，分別表示Ⅰ期和Ⅱ期，為有序二分類變量。患者病理類型有鱗癌、腺癌、腺鱗癌及小細胞癌4類，為無序分類變量。根據實際需要合并為鱗癌及非鱗癌兩類，定義為數值型變量1和2，分別表示鱗癌和非鱗癌。患者病理學組織分化程度分為低分化和中高分化兩類，為有序二分類變量，用數值1和2分別表示；淋巴結是否轉移、脈管內癌栓均為二分類變量，0代表未轉移，1代表有轉移。生存時間為連續性數值型變量。生存狀態分為死亡、復發與失訪，分別以數字0、1和2代表，失效事件為死亡，復發與失訪為刪失數據。

1.3用SPSS軟件分析宮頸癌患者臨床資料的方法

用交叉表格[2]分析各種臨床因素，如臨床分期、病理的類型、組織分化程度、有無淋巴結轉移等是否影響腫瘤復發，實行單因素χ2檢驗。用SPSS軟件中COX風險比例模型進行生存分析[3]，分析因素包括病理類型、組織學類型、臨床分期、淋巴結是否轉移、有無深肌層浸潤、脈管內癌栓、復發與否。其基本步驟包括建立包含多種因素變量的數據集。并在SPSS軟件變量視圖中輸入變量名稱，將變量賦值，在“測量”一欄中定義“度量(S)”、“有序(O)”、“名義(N)”。在數據視圖界面中讀入原始數據，選擇SPSS軟件菜單中的生存函數分析。

2結果

2.1宮頸癌患者年齡、淋巴結轉移與復發關系的χ2檢驗

不同年齡組宮頸癌患者復發與否的χ2檢驗的結果見表1，淋巴結是否轉移與復發的χ2檢驗見表2。

表1宮頸癌患者年齡與復發關系的χ2檢驗

例

表2宮頸癌患者淋巴結轉移與復發關系的χ2檢驗

例

通過表1可以看出，不同年齡宮頸癌患者之間腫瘤復發差異無統計學意義(P>0.05)，提示宮頸癌的復發與年齡無明顯關系。表2結果顯示，宮頸癌淋巴結轉移與無轉移患者的腫瘤復發差異有統計學意義(P<0.01)。

2.2用SPSS軟件中COX比例風險模型分析影響生存的因素

采用SPSS 22軟件的COX風險比例模型，分析影響生存時間的多種因素，結果顯示，病理類型、淋巴結是否轉移、有無深肌層浸潤是影響宮頸癌生存時間的相關因素(P<0.05)。圖1是宮頸癌患者的生存曲線圖，通過圖1可以看出，無深肌層侵潤的患者累計生存率要好于有深肌層侵潤的患者。

3討論

用SPSS軟件進行數據分析優點很多，結合本次應用，我們認為其優點主要有以下幾方面：(1) 與其他數據格式交換方便[2]。早期SPSS軟件導入其他格式的數據如dBase、Access、SAS以及Excel等需要交換數據接口，過程相對復雜。現在SPSS軟件能夠直接讀入相應的數據，輕松地選擇需要導入的工作表。(2) 界面美觀、大方，交換式幫助幾乎無處不在，自引入中文界面后其應用更為方便。通過SPSS軟件界面可以實現所有統計分析中90%以上的功能，能夠完成常用的醫學統計方面的工作。我們用SPSS軟件分析宮頸癌患者臨床資料，使用到的SPSS軟件中的數據導入、錄入，新變量的建立，標簽值的定義，數據匯總，異常值的查找與確認等，并用SPSS軟件進行統計分析和推斷。SPSS軟件中生存分析模塊共有4類。本研究所用的K- M分析法和COX比例風險模型是較常見的兩類，在生存分析中使用得最多，其操作相對簡單，結果準確，用于各種醫學生存數據的分析[4- 5]。(3) 數據字典功能增強。可以輕松地對新建的變量進行賦值、分組、合并及匯總，增強了異常值的查找與確認的功能模塊，方便了數據的查找與準備，減輕了數據整理的工作量。