当您从“多变量”数据表中运行卡普兰-迈尔生存分析时，分析参数对话框的第一个选项卡是“数据”选项卡。在此处，您需要告知 Prism 哪些列包含生存时间数据、哪些列表示删剪数据，以及哪些列定义了您要进行比较的组别。

变量分配概览

“数据”选项卡包含两个主要部分。左侧显示数据表中所有可用的变量；右侧有三个分配框，您可将变量拖拽至其中，以指定其在分析中的作用。

要分配变量，您可以将其从左侧拖动到右侧相应的框中，或者点击每个分配框中的“+ 添加变量...”按钮，然后从列表中进行选择。分配完成后，您可以将鼠标悬停在变量上，点击出现的“X”按钮来移除该变量。

在列表中查找变量

多变量数据表中包含的变量数量远超任何单次分析所需。在“可用变量”列表上方有两个控件，可缩小列表显示范围，从而让您无需滚动浏览不需要的变量，即可快速找到所需变量。

•搜索框。输入变量名称的任意部分，即可仅显示名称匹配的变量。

•变量类型。将列表限制为单一变量类型，即“连续型”或“分类型”。此操作仅改变列表中显示的变量，不会更改任何变量的实际类型，也不会影响您已完成的分配。

列表中的每个变量均带有与其变量类型对应的背景色，且“+ 添加变量...”下拉菜单中也使用相同的颜色，因此连续型和分类型变量可一目了然地区分。

状态（删剪）变量

生存分析中的状态变量也称为删剪指示变量。该变量用于告知 Prism 每个受试者是否经历了您正在追踪的事件，还是发生了删剪（失访、研究结束时仍存活等）。

该变量通常包含 0 和 1 这样的值，其中一个值表示事件发生，另一个值表示删剪。常见的编码方案包括：

•1 = 事件发生，0 = 删剪（最常见）

•0 = 事件发生，1 = 删剪（有时用于较早期的临床试验数据库）

您稍后将在“方法”选项卡中指定数据采用的编码方案。目前，只需分配包含这些事件/删剪指示符的变量即可。

不过，您也可以选择在此处分配一个分类变量。 在这种情况下，您可以选择所选分类变量的哪个水平对应于删剪观测值，哪个水平对应于事件。这可以简单地将“删剪”和“事件”作为分类变量的水平，也可以使用任何其他对您而言最合理的、特定于该实验的指示符。

分配多个状态变量

“多变量”表格的一个强大功能在于，您可以在单次分析中分配多个状态变量。当您需要追踪多种类型的事件，并希望为每种事件分别绘制生存曲线时，此功能非常有用。

例如，在一项癌症临床试验中，您可能针对以下情况设置独立的状态变量：

•死亡（总生存期）

•疾病进展（无进展生存期）

•治疗中止

您可以将所有这些都设为状态变量，Prism 将分别对每个变量进行分析。如果您还设置了分组变量，则会获得状态变量与分组之间每种组合的生存曲线。因此，如果有 2 个状态变量和 2 个分组，您将获得 4 条生存曲线。

状态变量的要求：

•可以是数值型（0/1、1/2 等）或文本型（“事件”/“删剪”、“是”/“否”等）

•应恰好有两个唯一值（一个表示事件发生，一个表示删剪）

•所指定的所有状态变量必须采用相同的编码方案

响应变量的良好示例：

•死亡（1 = 已死亡，0 = 存活/删剪）

•事件（1 = 发生，0 = 删剪）

•状态（事件/删剪）

•进展（1 = 进展，0 = 未进展/删剪）

•失效（是/否）

时间变量

时间变量包含每位受试者的生存时间或随访时长。这会告知 Prism 每个事件何时发生，或每位受试者何时被删剪。

时间变量必须为连续型且数值型。常见的时间单位包括天、周、月或年，具体取决于您的研究。所有值应采用相同的单位，且您使用的单位将显示在生存曲线的坐标轴上。

时间变量的要求：

•必须为连续数值数据

•所有值应为零或正数（负的生存时间没有意义）

•所有值必须采用相同的单位

•每次分析只能指定一个时间变量

时间变量的良好示例：

•Survival_Days

•随访_月

•事件发生时间_年

•Days_to_Progression

•研究持续周数

您为该变量命名的名称将自动作为生存曲线的X轴标签显示，因此请使用包含单位的描述性名称。

分组变量

分组变量是可选的，但正是它们使您能够比较研究中不同组别（如治疗组、疾病分期、风险类别、人口统计学组等）之间的生存曲线。如果您未指定任何分组变量，Prism 将为所有数据生成一条单一的生存曲线。

当您指定一个或多个分组变量时，Prism 会针对每个独特的分组水平组合分别生成独立的生存曲线，并执行对数秩检验进行比较。这是检验不同组间生存情况是否存在差异的主要方法。

指定多个分组变量

您可以指定多个分组变量来考察因素的组合。例如，您可以同时按“治疗”（对照组与药物组）和“分期”（早期与晚期）进行分组。Prism 将为以下四种组合生成生存曲线：对照组-早期、对照组-晚期、药物组-早期和药物组-晚期。

这对于探索性分析非常有用，但请注意以下几点：

•分组变量越多，生存曲线和比较就越多

•每种组合都需要足够的样本量，才能获得有意义的结果

•当分组数量较多时，生存曲线可能难以通过视觉方式进行解读

•对于复杂的分析，请考虑是否应改用多变量Cox回归

分组变量的要求：

•必须是分类变量

•可以有两个或更多水平

•分组标签的拼写和大小写应保持一致

•可以是文本或数字编码（但数字编码将被视为类别）

分组变量的良好示例：

•治疗（对照组、药物A、药物B、联合治疗）

•分期（I、II、III、IV）

•风险组（低、中、高）

•年龄组（50岁以下、50至65岁、65岁以上）

•性别（男性、女性）

•反应（完全缓解、部分缓解、无反应）

•基因型（野生型、存在突变）

变量赋值示例

让我们来看几个常见的情景，以及如何为每个情景分配变量。

场景 1：简单的生存曲线（无分组）

您只想查看整个研究队列的总体生存曲线，而不进行组间比较。

变量赋值：

•状态（删剪）：Event_Status

•时间：Survival_Days

•分组：无

结果：一条生存曲线，显示所有受试者合并后的随时间推移的生存概率。

情景 2：比较两个治疗组

您希望比较对照组和治疗组之间的生存情况。

变量分配：

•状态（删剪）：死亡

•时间：随访月数

•分组：治疗组，取值为“对照组”和“治疗组”

结果：两条生存曲线（每种治疗各一条），并通过对数秩检验进行比较。

场景 3：同一分析中的多个结局

您正在同时追踪死亡和疾病进展，并希望查看每个治疗组的这两种生存曲线。

变量分配：

•状态（删剪）：死亡 且 疾病进展（两者均被分配）

•时间：随访_月

•分组：治疗组，取值为“对照组”和“治疗组”

结果：四条生存曲线：

•死亡-对照组

•死亡-对照组

•病情进展-对照组

•疾病进展-治疗组

并对每个结局分别进行对数秩检验。

情景 4：包含多个因素的分层分析

您希望了解不同治疗方案与疾病分期组合下的生存情况有何差异。

变量分配：

•状态（删剪）：Event_Status

•时间：Survival_Days

•分组：治疗 且 分期（均已分配）

结果：如果“治疗”有2个水平，“分期”有3个水平，则会得到6条生存曲线（2 × 3 = 6），代表所有可能的组合。

如何分配变量

有两种方法可将变量分配到相应角色：

方法 1：拖放

1.在“可用变量”列表中点击并按住某个变量名称

2.将其拖动到右侧相应的分配框中

3.松开鼠标将其放入框中

方法 2：添加按钮

1.在任意赋值框中点击“+ 添加变量...”按钮

2.从弹出的列表中选择或搜索要赋值的变量

要删除变量：

•将鼠标悬停在变量上，然后点击赋值框中变量名称旁边的“X”按钮

•该变量将返回“可用变量”列表

常见问题

问：如果我的事件指示器使用“死亡”/“存活”等不同代码，而不是 1/0，该怎么办？

答：没问题——Prism 支持文本代码。只需确保在数据表中将该变量设为分类型，并在“方法”选项卡中指定哪个代码表示“事件发生”。

问：我可以分配多个时间变量吗？

答：不可以，每次分析只能分配一个时间变量。所有受试者必须在同一时间尺度上进行测量，且这些时间值必须记录在数据表中的单一变量中。如果不同结果对应不同的时间单位，则需要分别进行分析。

问：如果同时指定多个状态变量和多个分组变量会怎样？

答: Prism 将为每种组合生成生存曲线。如果有 2 个状态变量和 3 个组，您将得到 6 条曲线（2 × 3 = 6）。这对于全面的探索性分析很有用，但请确保每种组合中都有足够的事件。

问：Prism 如何处理包含缺失值的行？

答: Prism 会自动排除响应变量、预测变量或任何已分配分组变量中存在缺失值的行。分析中仅包含完整案例。

问：我的数据包含随时间变化的协变量或竞争风险。我可以在这里进行分析吗？

答：卡普兰-迈尔（Kaplan-Meier）分析假设协变量与时间无关且仅存在单一类型的事件。对于随时间变化的协变量，您需要使用Cox回归；对于竞争风险，则需要专门的生存分析方法，而Prism目前尚不支持这些方法。

问：我需要按特定顺序对数据进行排序吗？

答：不需要，行顺序无关紧要。Prism 会根据分析和图表的需要，在内部按时间排序并进行分组。