Kaplan-Meier曲线生存概率提取方法与结果比较
母立峰1
毛珑颖2
毛云2
陈鑫2
陈龙3
杨明1
1.川北医学院附属医院药学部 四川 南充 637000;川北医学院药学院 四川 南充 6370002.川北医学院药学院 四川 南充 6370003.华西精创医疗科技(成都)有限公司 四川 成都 610000
摘要：目的:通过模拟生存数据绘制Kaplan-Meier曲线,并比较不同生存概率提取方法的特点和各种场景下的表现.方法:使用R-4.4.2软件模拟生成不同样本量、删失标记和曲线数量场景下的生存数据,并绘制相应的Kaplan-Meier插图,分别使用GetData Graph Digitizer、IPDfromKM getpoints、SurvdigitizeR survival_digitize和研究提出的基于JavaScript脚本的方法提取Kaplan-Meier曲线生存概率,使用均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)评价不同方法结果与实际值的差异.结果:JavaScript脚本方法在所有模拟场景中RMSE均最小(RMSE=1.015×10-4),优于其他3种方法(P＜0.05),不同方法比较差异具有统计学意义(P＜0.05).结论:对于矢量格式插图,通过JavaScript脚本可实现精确且稳健的Kaplan-Meier曲线逆向工程;对于位图,GetData Graph Digitizer和SurvdigitizeR survival_digitize方法可获得较为准确的结果,且SurvdigitizeR survival_digitize方法效率最高.在未来,更加智能、稳健且精确的生存资料重建是值得期待的.
关键词：Kaplan-Meier曲线生存概率提取生存分析
分类号：R1-9(预防医学、卫生学)F019.6(经济学基本理论)
资助基金：国家卫生健康委医院管理研究所医院药学高质量发展研究项目(NIHAZX202429)南充市社会科学研究十四五规划青年项目(NC24C194)
论文发表日期：2025-07-05
在线出版日期：2025-08-20（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 36-39 )
英文信息