BMJ小小統計問題(19)
Statistical tests for independent groups: time to event data
前言:
題目:
研究人員評估低劑量、高頻超音波與標準護理相結合治療小腿靜脈潰瘍的有效性,這些潰瘍很難癒合。進行一項為期12個月的多中心隨機對照試驗。接受超音波檢查12周後,參與者回到單獨接受標準護理治療[1]。對照組僅採用標準治療。若病人至少有一個下肢靜脈潰瘍持續時間超過6個月或面積大於5平方釐米,且踝肱壓力指數>0.8,則招募為試驗參與者。
有168人隨機接受超聲合併標準治療,169人只接受標準治療。主要結果是從隨機分組到符合條件的最大的腿部潰瘍(稱為參考潰瘍)癒合的時間。研究人員報告指出治療組之間在參考腿潰瘍癒合之前的時間沒有顯著差異(P=0.61)。
下列哪一項統計檢驗可用於比較不同治療組間參考腿潰瘍癒合的時間? (單選)
a) χ2 test
b) Fisher’s exact test
c) Log rank test
d) Logistic regression
答案:c正確,log rank test (答案c)將被用來比較治療組別在參考腿潰瘍癒合之前的時間。
詳細說明:
該研究調查不同治療組間的參考腿潰瘍癒合時間是否不同。從分組到治療直到完全癒合的時間被稱為事件時間(time to event)或生存資料(survival data) [2]。
Log rank test (答案c)用於檢驗在12個月的研究期間,兩治療組的存活時間是否有任何差異。與傳統的假設檢驗一樣,log rank test 從”相等”開始。虛無假設表示,在獲得樣本的母群體中,治療組間的參考腿潰瘍癒合時間在12個月內沒有差異。對立假設認為存在差異:在獲得樣本的母群體中,兩種處理之存活時間在前12個月不相等。對立假設是雙尾的:超音波治療組的存活時間可能比對照組短或長。報導的P值為0.61,因此在5%的臨界顯著水準下,沒有拒絕虛無假設,支持對立假設。得出的結論是不同治療法對參考潰瘍的癒合時間無顯著差異。
log rank test純粹是一種顯著性檢驗,提供了研究期間治療組間之存活時間差異的整體考驗。它沒有提供治療組之間存活時間差異的估計。此外,在使用log rank test比較兩組存活時間時,不可能對干擾效應進行調整。中位存活時間和危險比值(HR)[3][4]可以用來估計治療組之間存活時間差異的大小。
χ2檢驗(答案a)和Fisher精確檢驗(答案b)具有相似的目的,因為它們都確定具有兩個或多個類別的變數在兩個或多個獨立組中的分佈是否相等[5]。要使χ2檢驗有效,必須滿足某些條件。如果χ2檢驗無效,則使用Fisher精確檢驗。不管χ2檢驗的有效性如何,Fisher的精確檢驗總是可以用作χ2檢驗的替代方法。
在上述範例中,次要結果包括參與者在12個月時所有潰瘍癒合的比例。在隨機分組後的12個月,168名接受超音波治療的參與者中有72人,而接受標準治療的169名參與者中有78人的潰瘍全部癒合。χ2檢驗或Fisher精確檢驗均可用於比較研究結束時所有潰瘍癒合的參與者的治療比例。結果指出,12個月時兩組間無顯著差異(P=0.39 (Fisher精確檢驗))。
邏輯式迴歸(答案d)用於推倒未經調整和調整的勝算比(odds ratio, OR)。OR描述的是存在相對於不存在危險因子的一種疾病或情況的可能性[6]。
Reference:
[1] Watson JM, Kang’ombe AR, Soares MO, Chuang LH, Worthy G, Bland JM, et al; on behalf of the VenUS III Team. Use of weekly, low dose, high frequency ultrasound for hard to heal venous leg ulcers: the VenUS III randomised controlled trial. BMJ
2011;342:d1092.
[2] Sedgwick P. Survival (time to event) data: censored observations. BMJ 2011;343:d4816.
[3] Sedgwick P, Joekes K. Survival (time to event) data: median survival times. BMJ 2011;343:d4890
[4] Sedgwick P. Hazard ratios. BMJ 2011;343:d5918.
[5] Sedgwick P. Statistical tests for independent groups: categorical data. BMJ 2012;344:e344.
[6] Sedgwick P. Odds ratios and adjusting for confounding. BMJ 2010;341:d6833.
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