流行病學/預后的判斷

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流行病學

臨床療效和預后分析
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- 預后的判斷

預后（prognosis）是對疾病結局的概率預測，也就是指發病后疾病未來過程的一種預先估計。疾病的預后不僅是簡單的治愈及死亡，尚包括并發癥、致殘、惡化、復發、緩解、遷延、存活期限（如五年存活率）及生存質量等病情發生某種變化或達到新的穩定狀態的情況。認清疾病的自然史，對各種疾病的預后判斷很有幫助。疾病的自然史是指不受任何治療措施的干預時疾病的過程與結局。但除了解疾病的自然史外，還應了解某些公認的治療措施干預后的疾病發展過程，如某種腫瘤擴大根治術后的五年存活率等。為了準確做出預后判斷，必須注意減少或排除誤差，向病人及其家屬提供預后情況，應在群體水平上用流行病學方法給以概率的概念。

（一）預后判斷的誤差

1.選擇偏倚　一項預后研究中所觀察到的病例，僅是樣本，而研究目的是將結論推至它的總體。最能代表總體的樣本，應該是從它的總體中隨機抽取的。但在教學醫院或省級醫院所收留的病人，他們通常病情比較重或復雜，他們的預后往往比人群中的病人較嚴重一些。選擇這些病人做樣本而將其預后來推至其他病人就會有很大的偏倚。

2.“零時刻”不同　零時刻是指被觀察的疾病的起始時刻，全部觀察對象雖不可能同時得病，但對每個對象觀察的起始時刻應當是該疾病發展的同一起始階段，否則預后的結果就會產生偏倚。例如腎結石的復發率，有人僅從患腎結石住院手術的病人中了解既往有無腎結石史，發現腎結石復發者可以高達30％。如果以此結論，將會使腎結石病人思想負擔很大。住院病人因觀察的零時刻不一樣，不能將初發者、復發者劃入同一組去觀察預后。

3.附加因素不同　即使“零時刻”相似，但結局并不一定相同。因為結局和患者精神心理狀態、治療條件、有無合并癥、原來的健康狀況和性別、年齡等因素均有關。

4.隨訪時間、對象不同　隨訪的目的是確定每一研究對象在觀察期內的結局。如只研究經?；蒯t院治療的患者預后情況，就無法得到全面結論。必須對所有的治療的病人組織較好的隨訪，才可以了解較確切的預后。如對腫瘤治療療效的預后觀察一般也要隨訪3年或3年以上。

（二）預后的常用指標

預后指標是指用來描述、估計、比較預后的指標。選擇有效而可靠的預后指標，是研究預后的前提。預后既包括生命延長情況，也應包括生命質量改善情況。

對于病程短，可以治愈的疾病，其預后指標多用治愈率。病程長、不易治愈的病可用復發率、緩解率等。對于嚴重的疾病多用病死率（或存活率）、致殘率等。

1.病死率　一般用于在短期內可見結局的疾病。病死率是指患有某病的人之死亡率。在比較病死率時應注意年齡、性別、病情等方面的可比性，還應注意失訪偏倚。把早日出院的病人排除于計算范圍之外，其本質上也是一種失訪。

2.反應率　給予某種治療后，疾病呈現某種好轉證據的病人所占百分比。

3.緩解率　進入疾病證據消失期的病人百分比。

4.復發率　在經過一段疾病證據消失期后，又出現疾病證據的病人百分比。

以上四種率在規定期內，或觀察期很長，足以包括所有可以發生的結果。

5.5年存活率　從病程某時點起存活5年病人的比例。但用該率來表示預后常常會丟失許多有用的信息。圖6-7中，A、B、C、D四種情況的5年存活率均為10％，但實際的預后有明顯不同。

五年生存率的局限性，四種五年生存率同為10％（Rh Fletcher，1982）

圖6-7 五年生存率的局限性，四種五年生存率同為10％（Rh Fletcher，1982）

A、存在孤立肺部結節的肺癌患者，開始時死亡比以后多，早期死亡是由于肺瘤所致。以后死于腫瘤的危險性下降。

B、壁間動脈瘤切割后早期死亡率甚高，但如患者經歷數月仍然存活，則以后該病引起死亡的可能極小。

C、表示慢性粒細胞白血病在診斷后的頭幾年內對生存率的影響相對較小，但以后死亡危險逐漸增高，至第5年時，大部分病人均已死亡。

D、一般人群中活至百歲者的5年生存率，代表一種基本水平。其五年生存率亦與A、B、C三組病人相似。

6.生存隊列　用生存率分析的方法來描述疾病的預后，可以知道隨訪過程中各時刻病人死亡或生存的可能性，這就提供了更多的預后信息。分析生存情況，可以先收集一組病人，從病程的同一點（如某種癥狀或體征的出現、診斷的確立或開始某特定治療后）開始隨訪，直至全部病例陸續出現該結果為止。以隨訪時間為橫座標，生存例數為縱座標作圖，即可獲得階梯形的生存曲線。圖6-8為9例成纖維細胞肉瘤患者開始接受BCNU治療后的生存曲線。由圖可得到任何一天的存活人數。當隨訪例數相當多時，生存曲線由階梯型變為光滑的曲線。但多數情況并不如此簡單，并非每一個病例都會得到完整的隨訪，即使經過努力，還會有中途失訪的病例。而且，只有等到全部病例都完成隨訪，才能作出生存率分析。為了有效地應用所得到的隨訪資料進行生存率分析，一般可使用壽命表方法。

7.壽命表法　生存分析中最常用的方法是壽命表法，它是用以描述人群中死亡和生存情況的一種概括方法，可有效地利用所有資料。它是通過研究一隊列人群在其整個生命過程中，當按照一定的年齡別死亡率死亡時，所獲得的在特定時間內的累積生存概率。臨床常用的壽命表是根據暴露史將人群分組，然后描述各組結局的情況，它說明各組人群任一時點平均發生某一結局的可能性。即求出病人在治療后活過X年后，再活過下一年的可能性。

BCNU治療9例成纖維細胞

圖6-8 BCNU治療9例成纖維細胞

肉瘤患者的生存情況

如100例手術病人術后第一年內死亡20例；年末存活80例，則術后第一年的生存率P₀=80/100=0.80；第二年此80例又有10例死亡，70例生存，則第二年的生存概率為P₁=70/80=0.875。求兩年累積生存率為70/100。此數值也可由第一年及第二年的生存概率相乘求得：

P₂=P₀.P₁=0.80×0.875=0.70

兩種方法計算結果相同。n年之累積生存率為

P_x+1=P₀.P₁.P₂…P_n（式6-8）

在用壽命表法時，任一時點存活的機會，是用活過那一時點之前每段時間的累積存活率估計的。在間隔期內無人死亡，則生存率為1，間隔期內可能有一個或多個病人死亡，這個期間內的生存概率可以用存活數與有死亡危險的人數之比來計算。間隔期內如無一人死亡，則生存概率不變。有些病人早已死亡，已退出研究或在那個時候還沒有隨訪到，因此都不算暴露人數，它們也就不作估計間隔存活情況之用。因此實際上生存概率僅在間隔期內有死亡者才需重新算過。然后以概率論的乘法定律將各年的生存的概率相乘，即得其活過各年的累積生存率。

實例：1965年某市腫瘤醫院總結曾在該院作過手術的607例乳腺癌病例隨訪10年的累積生存率，結果見表6-9。

表6-9　607例乳腺癌術后生存率計算表

術后年數X（1）	期內失訪人數Wx（2）	期內死亡人數dx（3）	期初觀察人數Nx（4）	訂正觀察人數Nx（5）	期間死亡概率qx(6)	期間生存概率Px（7）	（X+1）年累積生存率P（X+1）（8）	生存率的標準誤Sp（X+1）（9）
0－	63	59	607	575.5	0.1025	0.8975	0.8975	0.0126
1－	71	69	485	449.5	0.1535	0.8465	0.7597	0.0186
2-	55	43	345	317.5	0.1354	0.8646	0.6568	0.0218
3-	38	30	247	228.0	0.1316	0.8684	0.5704	0.0239
4-	31	13	179	163.5	0.0795	0.9025	0.5250	0.0252
5-	26	7	135	122.0	0.0574	0.9426	0.4949	0.0261
6-	21	14	102	91.5	0.1530	0.8470	0.4192	0.0288
7－	11	4	67	61.5	0.0650	0.9350	0.3920	0.0301
8-	16	3	52	44.5	0.0674	0.9326	0.3656	0.0317
9-	12	0	34	28.0	0.0000	1.0000	0.3656	0.0317

醫學統計方法。上?？茖W技術出版社，1978

表6-9的幾點說明：

Wx表示X～（X+1）年期間的失訪及中斷觀察人數，由于這些人都隨訪了X年以上，但不滿（X+1）年，所以計算時作1/2人數計算，即算作平均隨訪了（X+1/2）年。

dx是專指死于乳腺癌的人數，不包括其他死因死亡的人數。

N′x為訂正觀察人數，含有實際觀察人數的意思。

N′x=Nx=1/2wx

例

N′_O=N_O-W_O/2=607－（63÷2）=575.5

qx=dx/ N′x為死亡概率

例 “0-”組死亡概率q₀=dx/ N′x=59/575.5=0.1025

px=1－q_x為期間生存頻率，意指活過X年的可能性，“0-”組生存概率P₀=1－0.1025=0.8975

（X+1）年累積生存率P_(x+1)是根據概率的乘法定律將各個期間生存率相乘而得。

（X+1）年的累積生存率P_(x+1)=P₀.P₁.P₂……P_x

術后活滿1年的累積生存率P₍₀₊₁₎=0.8975

術后活滿2年的累積生存率P₍₁₊₁₎=P₀.P₁

P₍₂₊₁₎P₃=P₀.P₁.P₂=0.7597×0.8646=0.6568

余類推。生存率的標準誤按下式計算：

（式6-9）

例如3年累積生存率的標準誤

經壽命表法計算出的生存率資料可以制作生存率曲線圖。以橫座標為時間（年或月），縱座標為生存率（％）作圖，將各年生存率按年份點入圖中，并用直線連接即可得出生存率曲線。

現以上述607例乳腺癌術后逐年生存資料為例作生存率曲線圖（見圖6-9）。

607例乳腺癌術后生存率曲線

圖6-9 607例乳腺癌術后生存率曲線

（醫學統計方法，上?？茖W技術出版社，1978）

預后是用疾病過程中出現某種事件結果的概率來描述。原則上，可通過隊列觀察，直到所有受觀察者都出現該事件結果為止。但是，這種方法失訪率高、效率低，故常用壽命表分析法，可較少受到失訪的影響。壽命表法應用于死亡和尚存，也就是說這些被觀察和隨訪的病人判定的終點。有時不一定用死亡，而是用某些事前明確規定的癥狀的出現作為終點。如我們可以觀察或隨訪癌癥病人手術后復發率取代死亡率等。因此，壽命表法不僅可用于生命分析，還可用于對其他結局：如腫瘤的復發、排斥或再感染等任何定期隨訪獲得的事件的計數資料指標的分析比較。只要該事件是兩分的（即不是……就是）而且在隨訪期間只發生一次，均能用壽命表法加以研究。

附表1 兩組百分比相差顯著時所需例數（Ⅰ）

甲組百分比	乙　組　百　分　比
甲組百分比	0	5	10	15	20	25	30	35	40	45	50	55	60	65	70	75	80	85	90		95	100
0	―	200	100	60	45	36	30	26	23	18	16	15	14	13	10	10	9	9		8	8		6
5	200	―	480	160	95	60	50	38	33	27	20	1	17	16	13	12	12	11		9	9		8
10	100	480	―	720	220	120	77	58	40	36	28	26	20	18	16	15	14	12		9	9		8
15	60	160	720	―	940	272	140	86	60	49	38	32	25	20	19	16	15	12		12	11		9
20	45	95	220	940	―	1120	310	163	95	65	48	39	30	25	20	19	15	15		14	12		9
25	36	60	120	272	1120	―	1280	352	175	100	68	51	40	31	26	20	19	16		15	12		10
30	30	50	77	140	310	1280	―	1400	370	180	106	73	50	40	30	26	20	19		16	13		10
35	26	38	58	86	163	352	1400	―	1500	400	180	113	74	51	40	31	25	20		18	16		13
40	23	33	40	60	95	175	370	1500	―	1560	410	190	114	74	50	40	30	25		20	17		14
45	18	27	36	49	65	100	180	400	1560	―	1580	415	190	113	73	51	39	32		26	19		15
50	16	20	28	38	48	68	106	180	410	1580	―	1580	410	180	106	68	48	38		28	20		16

附表2　兩組百分比相差非常顯著時所需例數（Ⅱ）

甲組百分比	乙組百分比
甲組百分比	0	5	10	15	20	25	30	35	40	45	50	55	60	65	70	75	80	85	90	95	100
0	―	300	150	100	70	56	47	38	33	29	24	22	20	17	16	15	14	12	12	11	9
5	300	―	780	260	155	100	77	58	40	38	34	30	27	25	19	18	17	15	14	12	11
10	150	780	―	1220	360	188	120	89	68	54	40	37	30	27	25	20	18	17	15	14	12
15	100	260	220	―	1580	460	220	140	98	76	58	46	39	33	26	24	20	18	17	15	12
20	70	155	360	1580	―	1900	520	255	150	105	78	60	45	39	34	28	24	20	18	17	14
25	56	100	188	460	1900	―	2180	580	280	168	108	80	60	48	40	35	28	24	20	18	15
30	47	77	120	220	520	2180	―	2380	630	296	170	119	80	60	50	40	34	26	25	19	16
35	38	58	89	140	255	580	2380	―	2540	674	308	180	120	85	60	48	39	33	27	25	17
40	33	48	68	98	150	280	630	2540	―	2660	680	315	180	120	80	60	45	39	30	27	20
45	29	38	54	76	105	168	296	674	2660	―	2700	693	315	180	119	80	60	46	37	30	22
50	24	34	40	58	78	108	170	308	680	2700	―	2700	680	308	170	108	78	58	40	34	24