[EBM] 存活曲線的判讀 (Interpretation of Kaplan-Meier Survival Curves)...

存活曲線 (survival curve)，存在在各式各樣的文獻中，但...到底要怎麼解釋這張圖呢？

這是一篇比較對心臟衰竭 (heart failure) 病人衛教與否，對165位受試者，於12個月內因為左心室功能不全住院的影響...

研究結果顯示，介入組與對照組的存活時間差異達統計上顯著水準 (log rank P=0.033)，於12個月時，Kaplan-Meier存活率分別為0.59 (介入組) 及0.43 (對照組)...

Kaplan-Meier存活率 = 傳統我們所認知的存活率 (存活人數/總收納人數)嗎？

Kaplan-Meier存活率並不容易闡釋，因為絕大多數的受試者，在研究結束前 (12個月) 並未發生事件 (在這項研究中為左心室功能不全住院)...

因此，嚴格說起來，這些未發生事件的受試者 (被設限了 censored)，發生事件的時間是12個月後的某一天...

因此，Kaplan-Meier存活率並不等於在特定時間內，受試者發生事件的機率 (probability)...因為介入/對照組都有被設限 (censored) 的受試者...

通常我們在闡釋這張圖表時，就喜歡說，"達統計上顯著差異！"
搞定收工！

但到底是什麼東西達到統計上顯著差異．答案是"存活時間"差異達統計上顯著差異，一樣的，因為設限的關係，並非所有的介入組受試者存活時間都比對照組長...

所以，Kaplan-Meier並不是好解釋的一個東西啊...

文獻中建議，以比較自然的頻率 (frequency) 方式來描述這些數據，例如"每100位類似病人，在12個月之間，會有60位 (~0.59) 存活且沒有因為心臟衰竭再住院，相較於對照組的45位 (~0.43)"

除了"達統計上顯著差異！" "P值小於0.05"之外，在解釋Kaplan-Meier數據時要特別注意這些問題喔～

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