癌症患者生存时间影响因素分析

【摘 要】 在我国，癌症是首要导致死亡的原因并造成了沉重的疾病负担，一个癌症患者的生存时间受诸多因素影响。本报告利用生存分析方法，通过建立Cox等比例风险模型，来寻找影响癌症患者生存时间的因素，并且度量其影响程度。最后得出的结论是患者所患癌细胞类型与临床打分这两个因素能够显著影响患者的生存时间。

一、研究背景与目的

在我国，癌症是首要导致死亡的原因并造成了沉重的疾病负担。一个癌症患者的生存时间受诸多因素影响，不同癌症的特性和患者自身情况对生存时间影响非常大。包括癌癥的病理类型，癌症分期，癌症患者年龄，体力评分，所用的治疗方案，患者所患的癌细胞类型等，在很大程度上影响了癌症患者的生存时间。本案列的目的就是通过所获得的生存数据进行处理分析，建立Cox等比例风险模型，找出影响癌症患者生存时间的因素。

二、数据来源及说明

本报告所使用数据来源于狗熊会收集的关于癌症临床试验的生存数据。该数据包含了120个病人的资料，其中113名患者在研究期间死去，只有7个人活过了最后的研究期限。在每一个患者的治疗中，我们主要记录以下几个方面的数据：患者死亡与否，生存时间，治疗方案，癌细胞类型，临床打分，年龄。

患者死亡与否与生存时间是因变量，其他都为自变量。其中死亡与否是定性变量有两个水平；治疗方案为定性变量有两个水平，分别为新方案与标准方案。癌细胞类型有四个水平，分别为A，B，C，D四种不同的癌细胞类型，其他变量均为连续型变量。

三、建模分析

为了找出影响癌症患者生存时间的影响因素，并且量化其影响程度，我们从生存风险的角度建立Cox等比例风险模型，运用AIC准侧来对建立的模型进行变量选择选择，最终确定一个最优的模型。

1.Cox等比例风险模型

从表1 Cox等比例风险模型的拟合结果可以看到，患者所患癌细胞类型与临床打分是显著的。为了使得结果更加可靠以及有一个更优的模型，使用AIC准则对模型进行选择。

2.AIC准侧下模型选择结果

在AIC准则下模型最后选择的变量为患者所患癌细胞类型与临床打分，因此我们可以认为患者所患癌细胞类型与临床打分这两个因素能显著影响病人的生存时间。

五、结论

从上述分析可知，患者所患癌细胞类型与临床打分这两个因素能够显著影响病人的生存时间。具体来说，在确诊时患有A类型癌细胞患者生存风险比患有B类型癌细胞与C类型癌细胞患者的的生存风险要小。换句话说患A类型癌细胞患者没有B、C类型的患者容易死亡，生存时间要更久一点。患D类型的癌细胞患者在5%的显著性水平下与患A类型的癌细胞患者的生存风险没有显著差别。在确诊时，临床打分越高的患者的生存风险越小，更不容易死亡，生存时间更久。因此医生在诊断病情时要特别关注患者所患的癌细胞类型与临床打分，针对患者的实际情况合理控制病情。

【参考文献】

[1] 王汉生. 应用商务统计分析[M]. 北京大学出版社， 2008.

[2] 夏万夫. 某铜矿矽肺患者生存时间分析[D]. 安徽医科大学， 2012.

作者简介：冯兰， 女， 1995-12-24， 汉，云南财经大学统计与数学学院， 应用统计专业硕士。