12.4.1 Overlevelsesanalyse. Eksempel: cvdrisk.sav

Vi henter frem datafilen cvdrisk.sav. Først er vi interessert i å lage et overlevelsesplott for død av CVD. Da går vi inn i Analyze/Survival/Kaplan-Meier. Her trekker vi over TIME i vinduet med Time, og EV_TYP over i Status. Da åpner det seg et vindu med Define Event. Her må vi angi hva som er begivenheten vår. Vi skriver derfor inn 1 i vinduet Single event, slik at dialogboksen ser slik ut:

Da klikker vi på Continue og OK. Da får vi følgende resultater.

I den første tabellen får vi oversikt over gjennomsnittlig og median tid for overlevelse. Vi ser at gjennomsnittet er 127.

La oss nå se på sammenligningen av overlevelse for de to kjønnene. Da skal vi lage en log-rank test for å gjøre sammenligningen. Vi lager også et Kaplan-Meier plott for de to gruppene, for å få en visuell fremstilling av overlevelsen. Dette får vi frem ved å gå til Analyze/Survival/Kaplan-Meier, og trekke TIME over i Time og GENDER over i Factor. Vi beholder EV_TYP = 1 som koden for Event, under Status. Etter det går vi til Compare Factors. Der klikker vi at på Log-rank øverst til venstre. Så klikker vi på Continue. Til slutt går vi til Options. Her klikker vi av på Survival under Plots. Da ser dialogboksen vår slik ut:

Etter Continue og OK får vi følgende utskrift:

Til slutt skal vi kjøre en Cox regresjon med variablene AGE, BMI og GENDER. Da går vi inn i Analyze/Survival/Cox Regression. Som før legger vi over TIME i Time og CENSORING i Status. I Define Event bruker vi fortsatt 1 som Event. Vi trekker over AGE, BMI og GENDER i Covariates. Før vi gjør analysen må vi klikke på Options. Der klikker vi at på CI for exp(B), som betyr at vi skal ha presentert konfidensintervallet for hazard ratio. Det er nemlig hazard ratio som er effektmålet i en Cox regresjon, og da vet vi at vi må få presentert selve hazard ratioen, konfidensintervallet for den og p-verdien. Da ser dialogboksen vår slik ut:

Vi klikker på Continue og OK, og får resultatet:

Vi ser at AGE er klart statistisk signfikant (p < 0.001), og BMI er det også (p = 0.011). Vi ser at hazard ratioen for alder er 1.06, mens den er 1.10 for BMI. Dette betyr at risikoen for å død av CVD øker med 6 prosent for hvert dag som går og med 10% for hver enhet i økt BMI.

Men GENDER har ingen signifikant betydning for risikoen for død av CVD. Dette er kanskje litt rart, siden vi fant en mye klarere, men likevel ikke signifikant effekt, i logrank testen. Dette skyldes at når vi kontrollerer for AGE og BMI, blir effekten av GENDER veldig redusert, og så mye redusert at den er langt fra å være statistisk signifikant.