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医学界肿瘤频道

你知道如何避免医学统计学上的两个陷阱吗?

david freedman提出:“统计学是对令人困惑的莫名其妙的问题产生数学幻想的艺术。” 医学统计学从事物同质性和变异性的数量表现出发,通过一定数量的注意、针对、分析,揭示出什么样困惑的医学问题的规律性,即从偶然性的分析中,发现事物的必然性,用于指导医学理论和实践的科学。

时讯:随访时间偏差和幸存者偏差:这两个统计学陷阱,你掉进去了么?

作为医学统计学和艺术,必须在统计理论的指导下正确运用统计学思维,比较数据优势,巧妙地选择合适有效的统计学分解方法,得出可靠的结果和科学结论。

随着医学的迅速发展,医学科研做法医学统计学已经被广大医务人员和医学科学工作者所认知、接受和广泛应用[1]。 但是,在统计调查和分解中,人们经常受到一些表象和虚假的片面新闻的影响而做出误判,从而产生偏见。 在这里,我们谈谈我们在工作中总是有偏差的两个偏差,即跟进时间的偏差和幸存者的偏差。

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跟进时间偏差:

随访时间越短,生存时间就被高估了

首先要理解生存分解的概念。 在多个肿瘤研究中,判断的第一个终点是患者从介入到发生某件事的时间,该时间一般称为生存时间,最常见的两个终点指标是无进展生存期( pfs )和总生存期( os )。

但是,生存分解的最大课题不是在某个时间内所有的被实验者都经历定义的目标,而是无法正确知道这些被实验者的生存时间,这种现象被称为数据的删除( censoring )。

在医学研究中,被删除的生存时间往往低估了真实(但未知)事件的发生时间,为了不使删除对结果产生影响,我们需要有足够有效的随访时间,确保统计检查具有足够的性能。

举一个例子

某种类型的肿瘤患者以现在的干预手段5年生存率为50%,现在有新药研究,如果随访时间只有3年,很可能在3年的随访期间内无法实现充分的目标,很多数据处于删除状态,在这种情况下,实验组 因此,中位随访时间的长度也是评价研究结果是否可靠的重要指标。 之后,也请认真对待中等跟进时间。 这是文献中经常出现,被你忽视的数据。

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思考

结构非常相似的第三代表皮生长因子受体酪氨酸激酶抑制剂( egfr-tki )有两个,分别开展了aura ex (奥西替尼) [4]和apollo (国产三代egfr-tki)[5]的研究。 两个研究都是ii期的剂量扩展矩阵,样品量分别为201例和244例。 在aura ex[4]的研究中,随访时间为13.2个月,pfs为12.3个月,缓解持续时间( dor )为15.2个月。 在apollo[5]的研究中,随访时间为11.8个月,pfs也为12.3个月,dor为12.4个月,你认为哪个数据的结果更可靠?

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幸存者偏差:

不要因为再坏的事情预测疗效

幸存者偏差这个词的出现也从第二次世界大战的故事开始。 第二次世界大战中,美英联军对德国展开了大轰炸。 但是,由于德国的防空能力很强,美英空军的损失很大。 国防部要求寻找飞机专家,研究战斗机的损伤情况,改善战斗机。 专家们执行任务检查回来的飞机,回来的飞机腹部都是弹痕,但翅膀平安无事。 因此专家们推测机腹容易受到炮火攻击,应该改善机腹的防护能力。

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但是,美国国防部邀请的美国哥伦比亚大学著名统计学家沃德教授说:“这表明击中机翼的飞机坠落了,只有击中腹部的飞机返航了。” 应该加强防护的是翅膀,不是肚子”。 最终国防部采纳了沃德教授的建议。 不久盟军轰炸机被击落的比例还是显着下降。

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为了确认这个决定的正确性,不久,英军动员了敌后的员工,收集了德国国内坠落的盟军飞机的残骸的一部分。 他们中枪的部位真如沃德教授所料,集中在驾驶舱和发动机的位置。 真正看不见的弹痕是最致命的!

飞机专家们得出改善饥饿的结论是因为以会飞的飞机为研究对象。 统计学家得出相反的结论是因为得到了哪个飞机没有飞的第一个研究对象。 与注意分解的立场不同,结论不同。 统计学把这称为幸存者偏差。 你不能只看到成功者。 因为这可能会总结不可靠的“经验之谈”[6]。

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临床研究也经常发生类似的偏差。 比如,有的药治疗效果很好,但故障的发生率很高,所以为了让医生更能接受这种药,事后分解了。 结果表明,故障发生率高的患者,疗效更好。 所以结论坏事发生率高的患者治疗效果更好。 很明显,这个分解也落入了“幸存者偏差”这个陷阱。 只有有足够时间服药的患者,坏事的发生率高,所以坏事发生率高的患者,哪个是“幸存”的患者!

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如何消除幸存者的偏差? 最明显的方法当然是让他说“沉默的数据”。 双盲的研究设计和详细、全面、客观的数据记录是消除幸存者偏差的好方法。 兼听则明也是这个道理,可以抛弃对案例的迷信,全面系统地获得调查资料,克服幸存者偏差的出现[6]。

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参考文献

[1]孙振球主编,医学统计学(第3版),人民卫生出版社年5月第3版第21次印刷,p1

[2] clark tg、bradburn mj、love sb、AltMAN DG.Survivalanalysisparti:BasicconcePTSandFirstanalyses.BrJCancer . 89 (2):232–238。

[3] kaplan el,Meierp.nonParametricestimationfromincompleteobservations.Jamstatassoc.1958。 53:457–481。

[4] pasi a janne,et al,. aura ex,jco,35:1288-1296。

[5] s lu、et al、. apollo、wclc、barcelona、spain。

[6]祝国强(上海第二军医大学基础医学部),中国统计,. 9,p53-54

审阅者

季艳霞教授

季艳霞教授,河北医科大学肿瘤学硕士。 目前邯郸市中心医院化疗四科主任、河北省抗癌协会肿瘤转移委员会常务委员、河北省抗癌协会肿瘤内科专业委员会青年组委员、华北胃肠专业委员会委员、邯郸市癌症康复协会会长、邯郸市抗癌协会肿瘤化疗专业委员会副主委员会。

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漆兴芝教授

宜春市人民医院,主任医师,教授。 中国医师协会中西医结合医师分会副主任委员、江西省医学会第五届肿瘤学分会委员、江西省中医药学会肿瘤学分会委员、江西省老年肿瘤专业委员会委员、宜春市医学会肿瘤专业委员会副主任委员。

时讯:随访时间偏差和幸存者偏差:这两个统计学陷阱,你掉进去了么?

(按姓氏拼音首字母排序)

原标题:“随访时间偏差和幸存者偏差:这两个统计学陷阱,掉了吗? 』

阅读原文。

来源:卢萨社中文网

标题:时讯:随访时间偏差和幸存者偏差:这两个统计学陷阱,你掉进去了么?

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