癌癥患者生存時間影響因素分析

【摘 要】 在我國，癌癥是首要導致死亡的原因并造成了沉重的疾病負擔，一個癌癥患者的生存時間受諸多因素影響。本報告利用生存分析方法，通過建立Cox等比例風險模型，來尋找影響癌癥患者生存時間的因素，并且度量其影響程度。最后得出的結論是患者所患癌細胞類型與臨床打分這兩個因素能夠顯著影響患者的生存時間。

一、研究背景與目的

在我國，癌癥是首要導致死亡的原因并造成了沉重的疾病負擔。一個癌癥患者的生存時間受諸多因素影響，不同癌癥的特性和患者自身情況對生存時間影響非常大。包括癌癥的病理類型，癌癥分期，癌癥患者年齡，體力評分，所用的治療方案，患者所患的癌細胞類型等，在很大程度上影響了癌癥患者的生存時間。本案列的目的就是通過所獲得的生存數據進行處理分析，建立Cox等比例風險模型，找出影響癌癥患者生存時間的因素。

二、數據來源及說明

本報告所使用數據來源于狗熊會收集的關于癌癥臨床試驗的生存數據。該數據包含了120個病人的資料，其中113名患者在研究期間死去，只有7個人活過了最后的研究期限。在每一個患者的治療中，我們主要記錄以下幾個方面的數據：患者死亡與否，生存時間，治療方案，癌細胞類型，臨床打分，年齡。

患者死亡與否與生存時間是因變量，其他都為自變量。其中死亡與否是定性變量有兩個水平；治療方案為定性變量有兩個水平，分別為新方案與標準方案。癌細胞類型有四個水平，分別為A，B，C，D四種不同的癌細胞類型，其他變量均為連續型變量。

三、建模分析

為了找出影響癌癥患者生存時間的影響因素，并且量化其影響程度，我們從生存風險的角度建立Cox等比例風險模型，運用AIC準側來對建立的模型進行變量選擇選擇，最終確定一個最優的模型。

1.Cox等比例風險模型

從表1 Cox等比例風險模型的擬合結果可以看到，患者所患癌細胞類型與臨床打分是顯著的。為了使得結果更加可靠以及有一個更優的模型，使用AIC準則對模型進行選擇。

2.AIC準側下模型選擇結果

在AIC準則下模型最后選擇的變量為患者所患癌細胞類型與臨床打分，因此我們可以認為患者所患癌細胞類型與臨床打分這兩個因素能顯著影響病人的生存時間。

五、結論

從上述分析可知，患者所患癌細胞類型與臨床打分這兩個因素能夠顯著影響病人的生存時間。具體來說，在確診時患有A類型癌細胞患者生存風險比患有B類型癌細胞與C類型癌細胞患者的的生存風險要小。換句話說患A類型癌細胞患者沒有B、C類型的患者容易死亡，生存時間要更久一點。患D類型的癌細胞患者在5%的顯著性水平下與患A類型的癌細胞患者的生存風險沒有顯著差別。在確診時，臨床打分越高的患者的生存風險越小，更不容易死亡，生存時間更久。因此醫生在診斷病情時要特別關注患者所患的癌細胞類型與臨床打分，針對患者的實際情況合理控制病情。

【參考文獻】

[1] 王漢生. 應用商務統計分析[M]. 北京大學出版社， 2008.

[2] 夏萬夫. 某銅礦矽肺患者生存時間分析[D]. 安徽醫科大學， 2012.

作者簡介：馮蘭， 女， 1995-12-24， 漢，云南財經大學統計與數學學院， 應用統計專業碩士。