生存分析是既考虑结果又考虑生存时间的一种常用的临床研究统计方法，首先需要确定是否符合等比例风险（PH）假设。PH假设指的是研究因素对生存的影响在任何时间都是相同的。经过假设检验后，假设成立时可采用Cox比例风险回归模型；对于非PH时间事件数据，应当根据研究设计类型和变量特征采用分层Cox回归模型、时变Cox回归、Landmark分析、加速失效时间模型、灵活参数生存分析模型、限制平均生存时间或里程碑率比等方法进行统计分析。

目的:估算新型冠状病毒Omicron变异株感染者的潜隐期和潜伏期并分析其相关因素。方法:以2022年1月1日至6月30日在我国五起Omicron变异株感染疫情中的467例感染者和其中335例确诊病例为研究对象，采用对数正态分布和伽马分布模型估计潜隐期和潜伏期，采用加速失效时间模型（AFT）分析其相关因素。结果:467例Omicron变异株感染者中位年龄 M（ Q1， Q3）为26（20，39）岁，男性253例（54.18%）；无症状感染者132例（28.27%），确诊病例335例（71.73%）。467例感染者的潜隐期均值为2.65（95% CI：2.53~2.78）d，98%的感染者在感染后6.37（95% CI：5.86~6.82）d内核酸检测阳性。335例确诊病例的潜伏期均值为3.40（95% CI：3.25~3.57）d，97%的确诊病例在感染后6.80（95% CI：6.34~7.22）d内出现症状。AFT模型分析结果显示，与18~49岁年龄组相比，0~17岁感染者的潜隐期［exp（ β）值为1.36（95% CI：1.16~1.60）， P<0.001］和潜伏期［exp（ β）值为1.24（95% CI：1.07~1.45）， P=0.006］均有所延长，50岁及以上感染者的潜隐期［exp（ β）值为1.38（95% CI：1.17~1.63）， P<0.001］和潜伏期［exp（ β）值为1.26（95% CI：1.06~1.48）， P=0.007］也有所延长。 结论:大部分Omicron变异株感染者的潜隐期和潜伏期在7 d之内；年龄可能是潜隐期和潜伏期的影响因素。

目的:探讨自主研发的环抱锁定接骨板系统固定Vancouver B1型股骨假体周围骨折的生物力学性能。方法:取美国Sawbone公司生产的成人股骨假骨材料3根，其中3403型号2根、3447型号1根。模拟Vancouver B1型股骨假体周围骨折，然后应用自主研发的环抱锁定接骨板系统固定。在力学实验机上，模拟人体直立状态下的力学负载状态，顺序进行压缩试验（加载力为50~500 N,位移控制加速度为5 mm/min）、压缩疲劳试验(加载条件为50~500 N正弦波力值，频率为5 Hz，循环加载250次)、扭转试验（1°/min~15°/min的扭角加速度顺时针转动加载扭矩）及扭转破坏试验等。结果:压缩试验结果显示：样本1、样本2及样本3的位移分别为0.83、0.45、0.41 mm，所有样本的环抱锁定接骨板系统无异常变化。压缩疲劳试验结果显示：样本1、样本2及样本3的位移分别为（0.70±0.05）、（0.44±0.01）、（0.42±0.02）mm，最大位移变化<0.13 mm，所有样本的环抱锁定接骨板系统无异常变化。扭转试验中4°内扭转结果：样本1、样本2及样本3的最大扭矩分别为4.73、7.82、7.37 N·m。扭转破坏试验中样本1在股骨远端接骨板的第一个螺钉处发生骨折断裂，极限扭矩为28.18 N·m；样本2抱钩开始滑动的扭矩为16.00 N·m，抱钩断裂内固定失效的极限扭矩为18.74 N·m；样本3抱钩开始滑动的扭矩为20.49 N·m，抱钩断裂内固定失效的极限扭矩为24.82 N·m。结论:自主研发的Vancouver B1型股骨假体周围骨折环抱锁定接骨板系统在仿真Sawbone假骨模型模拟人体直立负重的力学测试中达到了所需的力学强度。

《脊柱外科护理学》由冯岚,张雪梅,杨晓燕主编,科学出版社出版,ISBN:9787030672766.绝经期妇女容易发生骨质疏松,这是由于女性进入绝经期后,雌激素水平大幅下降,导致骨骼中的钙质流失加速,骨密度逐渐减少.骨质疏松不仅会影响女性的生活质量,可能引发骨折等严重后果,临床上常用椎体成形术(Percutaneous Vertebro Plasty,PVP)治疗绝经期妇女骨质疏松或骨折,通过向病变椎体注入骨水泥,增加椎体的强度和稳定性,缓解疼痛并恢复椎体高度.然而,椎体成形术在术后需要密切的观察和护理,帮助患者获得最佳的康复效果.但是绝经期妇女由于雌激素减少引起的骨密度降低,在术后护理不当也容易导致骨折状况,因此对于绝经期妇女骨质疏松骨折的术后护理十分重要.

目的 探讨桂林市HIV/AIDS患者生存时间及其影响因素,为延长HIV/AIDS患者生存时间提供理论依据.方法 采用回顾性队列研究方法,运用Kaplan-Meier法、Log-Rank法、加速失效时间模型(AFT模型)对桂林市1996-2019年HIV/AIDS患者生存时间及其影响因素进行分析.结果 桂林HIV/AIDS患者死亡率8.61/100 人年,中位生存时间 12.70年(95％CI:12.10～13.90),1、3、5、10年累积生存率分别为79.44％、70.43％、64.00％和55.33％.多因素AFT模型分析显示,性别为男性,确证时年龄组为0～14岁、25～50岁,≥50岁,样本来源于其他就诊者咨询,受血(制品)前检测者生存时间较短.民族为壮族,受教育程度越高,传播途径为同性性传播、注射吸毒、性接触+注射毒品、输血/血制品传播,职业为家政/待业、其他和不详,接受过抗病毒治疗,首次检测CD4+T淋巴细胞水平越高者生存时间越长.结论 性别、民族、文化程度、传播途径、职业、确证时年龄、是否接受抗病毒治疗、首次CD4+T淋巴细胞水平、样本来源均为生存时间的影响因素.应加大农村及建筑工地预防艾滋病的宣传教育,提倡早检测,早治疗.研究针对男性、≥50岁年龄组人群、农民/民工、低文化程度、首次检测CD4+T淋巴细胞水平低的HIV/AIDS患者的宣传管理治疗措施,有助于改善其预后,延长其生存时间.

目的 本研究以生存结局为切入点,探讨含两个中介变量时的中介生存分析模型(Aalen相加风险模型、Cox比例风险模型、加速失效时间AFT模型),为预后的多中介变量分析方法的选择提供应用建议.方法 通过统计模拟试验,设定不同的相关系数、效应比、删失率等,从第一类错误及检验效能等方面对上述三种方法进行统计学性质评价.结果 中介变量与暴露的相关系数越大,越容易发现中介变量的中介效应;删失率与效应比对Aalen模型的影响较大,对其他两种模型的影响较小;随着删失率的降低,Aalen模型的第一类错误反而膨胀,故Aalen模型不适用于多中介变量的分析;样本量越大,三种模型的检验效能差别减小且趋于稳定.不同参数设定下,AFT模型的检验效能最大,其次为Cox模型,最后为Aalen模型.结论AFT模型优于其他两种方法,推荐用于生存结局的多中介变量的中介分析;进行中介分析时需要足够的样本量.

目的 分析食管癌肝转移的预后相关影响因素,建立有效的预测模型.方法 通过美国国立癌症研究所建立的监测、流行病学和结果(SEER)stat 8.3.5软件从SEER数据库收集了2010-2015年的464例食管癌肝转移病例的数据.SPSS(v25.0)用于分析预后因素.Kaplan-Meier曲线用于生存分析.在Cox比例风险模型引入了单因素分析的有意义变量,获得食管癌肝转移的独立预后影响因素,然后通过加速失效模型构建列线图.结果 患者的平均生存时间11.0个月(95％CI:10.075～13.209),1年、3年、5年的生存率分别为29.4％、5 5％和0.年龄(HR=1.452,95％CI:1.175～1.795),婚姻(HR=0.753,95％CI:0.611～0.927)和手术(HR=0.428,95％CI:0.227～0.807)为患者的独立预后影响因素.列线图内部验证一致性指数(C-index)的值为0.614.结论 食管癌肝转移的预后差,低龄、已婚、手术与更长的生存期有关,经验证列线图预测效果良好.

目的 构建食管癌单纯骨转移预后预测模型.方法 通过使用SEER Stat8.3.5软件提取2017年4月发布的SEER数据库中(2010-2015年)食管癌骨转移患者的数据,获得183例食管癌单纯性骨转移患者信息,对相关临床资料进行回顾性分析.采用秩和检验、cox比例风险模型和加速失效模型对食管癌骨转移患者的预后因素进行分析.结果 年龄28～70岁的患者的预后生存时间(平均10.0个月,95％CI:7.758～12.338)较71～91岁患者(平均6.4个月,95％CI:4.365～8.428)的生存时间长(x2=4.077,P=0.043).未婚患者预后(平均7.0个月)比已婚患者(平均10.5个月)差(x2=12.841,P＜0.001).不同病理类型的预后中,腺癌(平均10.2个月,95％CI:7.797～12.548),鳞癌(平均6.4个月,95％CI:3.895～8.899)和其他类型(平均4.0个月,95％ CI:4.000～4.000)的差异具有统计学意义(x2=7.171,P=0.028).不同T分期患者的预后生存差异具有统计学意义(x2=8.833,P=0.032).列线图一致性指数(C-index)为0.675(95％CI:0.626～0.725).结论 单纯骨转移食管癌的预后差,婚姻、T分期与病理类型是影响预后的独立因素,而N分期对预后未显示明显的影响,列线图预测效果良好.

目的 针对临床试验中的生存数据,基于加速失效时间模型提出一种亚组识别方法.方法 将Adaptive Elastic Net应用于加速失效时间模型(称为惩罚模型),通过检验协变量与治疗组别的交互项来识别亚组相关协变量.采用基于极大似然的change-point算法寻找预测计分的截断点以对患者进行亚组分类.采用二阶段适应性设计,以评价治疗效果是否存在于所识别的获益亚组人群中.对比四种模型(含协变量主效应的惩罚模型、单变量模型,以及不含协变量主效应的惩罚模型、单变量模型)的亚组识别效果.结果 模拟结果显示,在样本量较小、删失率较高、获益亚组占比较小以及样本量不超过协变量个数的情况下,含协变量主效应的惩罚模型在获益亚组的识别上有明显的优势;而其他情况下,则是不含主效应的单变量模型较优.在二阶段适应性设计中,这两种模型进行亚组识别的Ⅰ类错误均控制在0.05左右;当潜在获益亚组时,相比于传统设计,适应性设计很大程度上提高了检验效能.结论 含协变量主效应的惩罚模型适用于生存数据的亚组识别;相比于传统设计,二阶段适应性设计更适用于潜在获益亚组的疗效评价.

目的 探讨条件推断森林在生存分析中的应用与优势.方法 通过模拟研究和实例应用比较比例风险模型、加速失效时间模型、随机生存森林、条件推断森林4种方法的预测能力,用Brier score进行评价.结果 模拟研究显示两类森林模型比其他2种回归模型预测更准确稳定,其中条件推断森林在数据存在多分类变量、共线性、交互作用等情况下预测效果优于其余3种模型,且在大样本、高删失率数据中更容易体现该优势;实例说明条件推断森林预测效果最优.结论 条件推断森林可用于生存分析,且当存在多分类变量、共线性、交互作用时,与其他常见生存分析方法相比,具有更高的准确性和稳定性.