5 курс / ОЗИЗО Общественное здоровье и здравоохранение / Статистический_анализ_данных_в_медицинских_исследованиях_в_2_ч_Красько
.pdf
47 |
2 |
2 |
0 |
64 |
0 |
60 |
0 |
48 |
6 |
48 |
1 |
64 |
0 |
51 |
0 |
48 |
5 |
60 |
0 |
64 |
0 |
51 |
0 |
48 |
6 |
12 |
0 |
64 |
1 |
60 |
0 |
48 |
0 |
16 |
1 |
65 |
6 |
28 |
0 |
48 |
0 |
60 |
0 |
65 |
5 |
25 |
0 |
49 |
6 |
18 |
0 |
65 |
5 |
47 |
1 |
49 |
4 |
44 |
0 |
65 |
6 |
12 |
0 |
49 |
6 |
36 |
0 |
65 |
0 |
28 |
0 |
49 |
0 |
60 |
0 |
65 |
0 |
32 |
1 |
49 |
0 |
60 |
0 |
65 |
0 |
42 |
1 |
49 |
0 |
60 |
0 |
65 |
0 |
51 |
1 |
49 |
0 |
21 |
1 |
65 |
0 |
13 |
1 |
49 |
0 |
60 |
0 |
65 |
0 |
51 |
0 |
49 |
0 |
49 |
1 |
65 |
0 |
60 |
0 |
49 |
0 |
59 |
0 |
65 |
0 |
60 |
0 |
49 |
0 |
45 |
1 |
65 |
0 |
19 |
1 |
49 |
0 |
56 |
1 |
65 |
0 |
60 |
0 |
49 |
2 |
60 |
0 |
65 |
0 |
37 |
1 |
49 |
1 |
44 |
0 |
66 |
5 |
58 |
0 |
50 |
4 |
60 |
0 |
66 |
5 |
26 |
0 |
50 |
6 |
32 |
1 |
66 |
5 |
13 |
1 |
50 |
5 |
47 |
0 |
66 |
6 |
60 |
0 |
50 |
6 |
60 |
0 |
66 |
6 |
60 |
0 |
50 |
6 |
60 |
0 |
66 |
5 |
39 |
0 |
50 |
5 |
49 |
1 |
66 |
0 |
54 |
0 |
50 |
6 |
41 |
0 |
66 |
0 |
9 |
1 |
50 |
0 |
39 |
0 |
66 |
0 |
28 |
1 |
50 |
0 |
59 |
0 |
66 |
0 |
60 |
0 |
50 |
0 |
51 |
0 |
66 |
0 |
15 |
1 |
51 |
6 |
10 |
0 |
66 |
0 |
46 |
0 |
51 |
4 |
38 |
1 |
66 |
0 |
60 |
0 |
51 |
6 |
32 |
0 |
66 |
1 |
7 |
0 |
51 |
6 |
14 |
0 |
66 |
3 |
35 |
1 |
51 |
6 |
47 |
0 |
66 |
2 |
27 |
1 |
51 |
6 |
60 |
0 |
67 |
6 |
50 |
0 |
51 |
6 |
12 |
0 |
67 |
6 |
8 |
1 |
51 |
6 |
46 |
0 |
67 |
6 |
15 |
1 |
51 |
0 |
48 |
0 |
67 |
6 |
12 |
0 |
51 |
0 |
60 |
0 |
67 |
6 |
44 |
0 |
51 |
0 |
50 |
0 |
67 |
6 |
18 |
1 |
52 |
6 |
50 |
0 |
67 |
0 |
26 |
0 |
52 |
6 |
39 |
0 |
67 |
0 |
60 |
1 |
52 |
6 |
14 |
1 |
67 |
0 |
7 |
1 |
52 |
6 |
60 |
0 |
67 |
0 |
60 |
0 |
52 |
6 |
19 |
1 |
67 |
0 |
48 |
1 |
52 |
6 |
60 |
0 |
67 |
0 |
24 |
0 |
52 |
6 |
6 |
0 |
67 |
0 |
20 |
1 |
52 |
0 |
60 |
0 |
67 |
0 |
21 |
1 |
52 |
0 |
40 |
1 |
68 |
6 |
39 |
1 |
52 |
0 |
55 |
1 |
68 |
6 |
11 |
0 |
52 |
0 |
27 |
1 |
68 |
5 |
48 |
0 |
52 |
0 |
48 |
1 |
68 |
6 |
27 |
1 |
53 |
6 |
36 |
0 |
68 |
4 |
27 |
0 |
271
53 |
6 |
39 |
0 |
68 |
6 |
34 |
0 |
53 |
6 |
60 |
0 |
68 |
0 |
24 |
1 |
53 |
6 |
60 |
0 |
68 |
0 |
34 |
0 |
53 |
6 |
60 |
0 |
68 |
0 |
60 |
0 |
53 |
5 |
5 |
0 |
68 |
0 |
8 |
1 |
53 |
6 |
15 |
1 |
68 |
0 |
40 |
1 |
53 |
6 |
14 |
0 |
68 |
0 |
24 |
0 |
53 |
2 |
45 |
0 |
68 |
0 |
60 |
0 |
54 |
5 |
17 |
0 |
68 |
2 |
6 |
0 |
54 |
6 |
13 |
0 |
69 |
5 |
59 |
0 |
54 |
6 |
13 |
0 |
69 |
6 |
59 |
1 |
54 |
6 |
60 |
0 |
69 |
6 |
10 |
1 |
54 |
6 |
18 |
0 |
69 |
6 |
54 |
0 |
54 |
6 |
60 |
0 |
69 |
6 |
31 |
1 |
54 |
6 |
49 |
1 |
69 |
0 |
35 |
1 |
54 |
6 |
60 |
0 |
69 |
0 |
9 |
0 |
54 |
0 |
26 |
1 |
69 |
0 |
60 |
0 |
54 |
0 |
42 |
1 |
69 |
0 |
37 |
1 |
54 |
0 |
60 |
0 |
69 |
0 |
16 |
1 |
54 |
0 |
26 |
0 |
69 |
0 |
24 |
1 |
54 |
0 |
11 |
1 |
69 |
0 |
60 |
0 |
54 |
0 |
12 |
0 |
69 |
0 |
48 |
0 |
55 |
0 |
36 |
1 |
69 |
0 |
60 |
0 |
55 |
0 |
33 |
1 |
69 |
0 |
60 |
0 |
55 |
0 |
60 |
0 |
69 |
0 |
24 |
1 |
55 |
0 |
13 |
1 |
69 |
0 |
60 |
0 |
55 |
0 |
35 |
1 |
69 |
0 |
25 |
0 |
55 |
0 |
60 |
1 |
70 |
6 |
29 |
0 |
55 |
1 |
43 |
0 |
70 |
6 |
60 |
0 |
56 |
6 |
44 |
0 |
70 |
5 |
14 |
0 |
56 |
4 |
16 |
0 |
70 |
0 |
41 |
1 |
56 |
5 |
60 |
0 |
70 |
0 |
4 |
1 |
56 |
6 |
6 |
0 |
70 |
0 |
11 |
1 |
56 |
5 |
60 |
0 |
70 |
0 |
48 |
0 |
56 |
0 |
60 |
0 |
70 |
0 |
37 |
1 |
56 |
0 |
38 |
1 |
70 |
0 |
49 |
0 |
56 |
0 |
22 |
1 |
70 |
0 |
60 |
0 |
56 |
0 |
60 |
0 |
70 |
0 |
17 |
0 |
57 |
6 |
29 |
0 |
70 |
0 |
58 |
1 |
57 |
6 |
13 |
0 |
70 |
0 |
23 |
1 |
57 |
6 |
23 |
1 |
70 |
0 |
60 |
0 |
57 |
0 |
47 |
1 |
70 |
0 |
24 |
1 |
57 |
0 |
60 |
0 |
71 |
6 |
9 |
0 |
57 |
0 |
4 |
1 |
71 |
6 |
15 |
0 |
57 |
0 |
18 |
1 |
71 |
0 |
51 |
0 |
57 |
0 |
60 |
0 |
71 |
0 |
37 |
0 |
58 |
6 |
60 |
0 |
71 |
0 |
41 |
1 |
58 |
6 |
38 |
1 |
71 |
0 |
54 |
1 |
58 |
6 |
42 |
0 |
71 |
0 |
60 |
0 |
58 |
6 |
11 |
0 |
71 |
0 |
60 |
0 |
58 |
4 |
8 |
1 |
71 |
0 |
19 |
1 |
58 |
0 |
60 |
0 |
71 |
0 |
51 |
0 |
58 |
0 |
50 |
0 |
71 |
0 |
38 |
1 |
58 |
0 |
60 |
0 |
72 |
4 |
4 |
1 |
272
58 |
0 |
42 |
1 |
72 |
6 |
15 |
1 |
59 |
6 |
31 |
0 |
72 |
0 |
1 |
0 |
59 |
6 |
13 |
0 |
72 |
0 |
60 |
0 |
59 |
6 |
8 |
0 |
72 |
0 |
51 |
0 |
59 |
6 |
46 |
1 |
72 |
0 |
7 |
1 |
59 |
6 |
60 |
0 |
72 |
0 |
31 |
0 |
59 |
6 |
4 |
0 |
72 |
0 |
35 |
1 |
59 |
6 |
15 |
0 |
72 |
0 |
60 |
0 |
59 |
6 |
38 |
0 |
72 |
0 |
60 |
0 |
59 |
6 |
5 |
0 |
72 |
1 |
16 |
0 |
59 |
0 |
13 |
1 |
72 |
1 |
19 |
0 |
59 |
0 |
9 |
1 |
73 |
6 |
43 |
0 |
59 |
0 |
17 |
0 |
73 |
0 |
31 |
1 |
59 |
0 |
48 |
1 |
73 |
0 |
60 |
0 |
59 |
0 |
60 |
0 |
73 |
0 |
58 |
0 |
59 |
2 |
29 |
0 |
73 |
0 |
23 |
0 |
60 |
6 |
14 |
1 |
73 |
0 |
60 |
0 |
60 |
6 |
12 |
0 |
73 |
0 |
35 |
1 |
60 |
6 |
45 |
0 |
73 |
0 |
60 |
0 |
60 |
6 |
48 |
0 |
73 |
0 |
60 |
0 |
60 |
6 |
60 |
0 |
73 |
0 |
60 |
0 |
60 |
6 |
60 |
0 |
74 |
4 |
53 |
0 |
60 |
6 |
14 |
0 |
74 |
5 |
45 |
0 |
60 |
0 |
51 |
0 |
74 |
0 |
19 |
1 |
60 |
0 |
9 |
1 |
74 |
0 |
1 |
1 |
60 |
0 |
18 |
0 |
74 |
0 |
6 |
1 |
60 |
0 |
33 |
1 |
74 |
0 |
19 |
1 |
60 |
0 |
23 |
1 |
74 |
0 |
60 |
0 |
61 |
6 |
14 |
1 |
74 |
0 |
60 |
0 |
61 |
6 |
28 |
1 |
74 |
0 |
60 |
0 |
61 |
6 |
60 |
0 |
74 |
0 |
60 |
0 |
61 |
6 |
60 |
0 |
74 |
0 |
23 |
1 |
61 |
6 |
6 |
0 |
74 |
0 |
60 |
0 |
61 |
0 |
36 |
1 |
74 |
0 |
31 |
1 |
61 |
0 |
37 |
1 |
74 |
0 |
18 |
1 |
61 |
3 |
52 |
0 |
74 |
2 |
20 |
0 |
|
|
|
|
75 |
6 |
32 |
1 |
|
|
|
|
75 |
6 |
42 |
0 |
|
|
|
|
75 |
0 |
48 |
0 |
|
|
|
|
75 |
0 |
60 |
0 |
|
|
|
|
75 |
0 |
60 |
0 |
|
|
|
|
75 |
0 |
27 |
0 |
|
|
|
|
75 |
0 |
14 |
0 |
|
|
|
|
75 |
0 |
60 |
0 |
|
|
|
|
75 |
0 |
20 |
0 |
|
|
|
|
75 |
0 |
20 |
1 |
|
|
|
|
75 |
0 |
15 |
1 |
Скрипт R для выполнения анализа
Перед выполнением необходимо скопировать данные в 4 колонки с именами
(Age, сhemocourse, followUP.time, censor), сохранить в текстовом файле или файле
EXCEL и импортировать их в набор данных R под именем ChT.
273
library(car)
library(survival)
# Ищем количество курсов par(family='mono')
plot(survfit(Surv(followUP.time , censor)~chemocourse, data=ChT), xlab='Время, мес', ylab='Вероятность дожития', col=1:6, lty=1:6)
legend("bottomleft", c(levels(factor(ChT$chemocourse))), title="Количество курсов", col=1:6, lty=1:6, bty="n")
# Выделяем 3 группы
ChT$H1 <- with(ChT, 0*(chemocourse==0)+ 1*(chemocourse>0 & chemocourse <= 4)+ 2*(chemocourse>4))
ChT$H1 <- factor(ChT$H1, labels=c('нет','1-4','5-6'))
plot(survfit(Surv(followUP.time , censor)~H1, data=ChT),
xlab='Время, мес', ylab='Вероятность дожития', col=1:6, lty=c(1,2,3,4,5,6)) legend("bottomleft", c(levels(factor(ChT$H1))), title="Кол-во курсов", col=1:6, lty=1:6, bty="n")
#Общий логранговый тест для 3 групп survdiff(Surv(followUP.time , censor)~H1, data=ChT)
#логранговые попарные тесты
survdiff(Surv(followUP.time , censor)~H1, data=ChT, subset=H1!="1-4") survdiff(Surv(followUP.time , censor)~H1, data=ChT, subset=H1!="нет") survdiff(Surv(followUP.time , censor)~H1, data=ChT, subset=H1!="5-6")
#исключаем группу 1-4 из исследования
ChT <- subset( ChT, H1!="1-4")
ChT$chemotherapy <- factor(ChT$H1, labels=c( 'no','yes'))
#модель с предиктором наличие химиотерапии
CoxModel.1 <- coxph(Surv(followUP.time, censor)~ chemotherapy, data=ChT) summary(CoxModel.1)
Anova(CoxModel.1, test="LR")
#Определение дескриптивных характеристик переменной возраст numSummary(ChT[,"Age"], statistics=c("mean", "quantiles"), quantiles=c(0,.25,.5,.75,1))
# модель с предиктором возраст
CoxModel.1 <- coxph(Surv(followUP.time, censor)~ Age, data=ChT) Anova(CoxModel.1, test="LR")
summary(CoxModel.1)
par(family='mono')
scatterplot(CoxModel.1$linear.predictors~ChT$Age , reg.line=lm, smooth=FALSE, spread=F, boxplots=F, span=0.5, by.groups=F, xlab="Возраст",ylab="Ln (относительный риск)")
# модель с 2 предикторами
CoxModel.2 <- coxph(Surv(followUP.time, censor)~ chemotherapy+Age, data=ChT) summary(CoxModel.2)
Anova(CoxModel.2, test="LR")
# модель со взаимодействием предикторов
CoxModel.interaction <- coxph(Surv(followUP.time, censor)~ chemotherapy*Age, data=ChT)
274
Anova(CoxModel.interaction, test="LR") summary(CoxModel.interaction)
#сравнение моделей anova(CoxModel.interaction, CoxModel.2)
# тест Шоенфельда cox.zph(CoxModel.interaction)
par(mfrow=c(2,2))
plot(cox.zph(CoxModel.interaction))
# построение графика 23-4
ChT$lp <- CoxModel.interaction$linear.predictors
par(family='mono')
scatterplot(lp~Age | chemotherapy, reg.line=lm, smooth=FALSE, spread=F, boxplots=F, span=0.5, col=c('green','red'), pch=c("*",'+'), by.groups=T, xlab="Возраст",ylab="Ln (относительный риск)", data=ChT)
# расчет таблицы 23-10 (центрирование регрессии на возраст)
CoxModel.Age40 <- coxph(Surv(followUP.time,censor) ~ chemotherapy*I(Age-40), data=ChT) summary(CoxModel.Age40)
CoxModel.Age50 <- coxph(Surv(followUP.time,censor) ~ chemotherapy*I(Age-50), data=ChT) summary(CoxModel.Age50)
CoxModel.Age60 <- coxph(Surv(followUP.time,censor) ~ chemotherapy*I(Age-60), data=ChT) summary(CoxModel.Age60)
CoxModel.Age62 <- coxph(Surv(followUP.time,censor) ~ chemotherapy*I(Age-62), data=ChT) summary(CoxModel.Age62)
CoxModel.Age70 <- coxph(Surv(followUP.time,censor) ~ chemotherapy*I(Age-70), data=ChT) summary(CoxModel.Age70)
275
Приложение. Уровни доказательности в исследованиях
Уровни доказательности и градации рекомендаций, используемые в руководствах Американского Общества Клинической Онкологии (ASCO).
Уровень |
Тип |
|
доказательности |
доказательности |
|
|
|
|
|
Доказательства получены в результате мета-анализа |
|
|
большого числа хорошо спланированных |
|
I |
рандомизированных исследований. |
|
|
||
|
Рандомизированные исследования с низким уровнем |
|
|
ложнопозитивных и ложнонегативных ошибок. |
|
|
|
|
|
Доказательства основаны на результатах не менее |
|
|
одного хорошо спланированного рандомизированного |
|
II |
исследования. Рандомизированные исследования |
|
|
с высоким уровнем ложнопозитивных |
|
|
и ложнонегативных ошибок. |
|
|
|
|
|
Доказательства основаны на результатах хорошо |
|
|
спланированных нерандомизированных исследований. |
|
III |
Контролируемые исследования с одной группой |
|
|
пациентов, исследования с группой исторического |
|
|
контроля и т.д. |
|
|
|
|
|
Доказательства получены в результате |
|
IV |
нерандомизированных исследований. Непрямые |
|
сравнительные, описательно корелляционные |
||
|
||
|
исследования и исследования клинических случаев. |
|
|
|
|
V |
Доказательства основаны на клинических случаях |
|
и примерах. |
||
|
||
|
|
Степень Градация
АДоказательство I уровня или устойчивые многочисленные данные II, III или IV уровня доказательности.
ВДоказательства II, III или IV уровня, считающиеся в целом устойчивыми данными.
СДоказательства II, III, IV уровня, но данные в целом неустойчивые.
D |
Слабые или несистематические эмпирические доказательства. |
276