在临床研究中，我们常常强调要找客观可评价的终点指标来进行疾病疗效或者预后评价的指标。也越来越多人提出临床outcome的重要性。因此在大量的临床研究尤其是肿瘤预后研究中，我们往往选择死亡作为我们的outcome。说到死亡，我们看临床研究的论文时常常看到一类曲曲折折单调向下的曲线，也叫做生存曲线，可是这个生存曲线怎么看呢？有什么意义呢？今天来和大家聊一聊。

在有随访资料的研究中才能绘制生存曲线，生存曲线构成有两个重要的要素，就是终点事件是否发生以及终点事件发生的时间。生存曲线其实就是通过绘制一个单调向下的折线来展示一群患者随着时间的推移，终点事件发生的情况。在肿瘤临床研究里，这个事件常常是死亡、转移或复发。我们的随访时间或者说发生终点事件的时间，其实是从观察开始到发生了终点事件的时间。也就是说在生存曲线中除了终点事件还隐含了一个起始事件，临床研究中这个起始事件往往是某种干预，比如：服药、手术、化疗等；或者是某个特征时间点，比如：发病、疾病稳定、疾病缓解等。

了解完以上这些生存曲线构成的要素以后我们来看一条生存曲线。

这是用SPSS示例数据库绘制的一条生存曲线。可以看出来，这个生存曲线不是一个单一折线，显得比较粗。为什么呢？因为SPSS中用“+”来表示删失数据，这个研究删失病例多因此曲线中出现大量“+”使得曲线变得较粗。什么是删失（censor）呢？所谓删失病例就是失访、死于其它疾病或者观察结束时患者尚存活；也常叫做“截尾数据”。从这个图我们能看到：首先，这个疾病预后不差，在随访了120个月后仍有85%以上患者存活，也就是10年生存率在85%以上。其次，就是从这个曲线里，我们无法得到中位生存期，因为直到研究结束，我们也没观察到一半的患者死亡。但是我们可以获得这个人群的平均生存时间是122.7（120.1,125.3）月。从这个生存曲线我们还能看出这个疾病人群死亡速度是比较平缓、稳定的，这个曲线的下降斜率在不同点还是比较相似。不会有特别陡峭的下降，如果生存曲线陡峭往往说明这群患者的生存期会较短，预后不好。

大多数研究不是进行疾病自然史的研究，而是比较具有不同特征的患者或者是进行了不同干预措施的患者的生存情况，来判断预后。因此，我们在文献中看到的生存曲线往往是在一个坐标系里有两条或者两条以上的曲线。

比如这个生存曲线图就是比较Sorafenib和安慰剂组患者的死亡发生情况的，可以看出来，安慰剂组在最初几个月会有个陡峭下降，在3个月的时候就有一半的患者死亡，而Sorafenib组患者的情况则好一些，下降的趋势不像安慰剂组那么陡，在将近6个月的时候才发生一半患者死亡。也就是，两组的中位生存期时间分别是2.8和5.5个月；经计算，Sorafenib的HR是0.51，差异有统计学意义。也就是说，Sorafenib组的患者预后更好。

生存曲线中是可以直观看到不同组别的患者死亡的发生情况的，不同组别的生存曲线分得越开，也就是组间生存曲线下降趋势的差别越大，组与组之间预后的差别越大。

从生存曲线中还能直观看到50%，或者25%、75%、90%患者死亡发生在观察开始后多长的时间段里，这个对于临床医生向患者解释预后非常有意义。很多临床医生在阅读文献后，虽然“心领神会”HR的意义，但是往往很难向病人和家属介绍HR的意义。结合上面的例子，如果从HR的角度出发，医生会说，用Sorafenib比不用将使患者的死亡概率减少一半。可是要是结合生存曲线，我们可以说，用Sorafenib能延长一倍的生存时间。显然从生存曲线的角度出发来解释病情和解释治疗效果更容易让患者和家属理解和接受。

参考文献：

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