换一批
换一批摘要目的 探究Royston-KM、Royston-FP、Luo三种基于RMST方法及log-rank在样本量估计方面的异同.方法 通过模拟符合比例风险假设、前期开口、后期开口及交叉4类8种生存曲线情形,比较样本量估计及对应检验效能的差异,并通过实例说明RMST在样本量计算时的应用.结果 比例风险假设成立时log-rank最优;存在前期差异时,Royston-KM与Luo效果较好;后期开口时,Royston-FP效果最佳;如果出现交叉,则应根据交叉点前后生存曲线间面积差异分类讨论.结论 估计样本量时,如果比例风险假设成立应选择log-rank,反之应根据不同生存曲线类型选择最优方案.
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