我们首先看看什么是生存分析？

因为无法在短时间内评价慢性病患者的预后，所以通常情况下不会简单地采用治愈率、病死率等指标，而是对患者进行随访，分析一定的时间之后患者生存或死亡的情况，这种将事件的结果和出现这一结果所经历的时间结合起来分析的方法，称为生存分析 (Survival Analysis)。

对于生存分析的统计方法，SCI通常描述为

Survival was estimated by the Kaplan-meier method, and any differences in survival were evaluated with a stratified log-rank test. Multivariable analyses with the Cox proportional-hazards model were used to estimate the simultaneous effects of prognostic factors on survival. Interactions with prognostic factors were also examined with the Cox proportional-hazards model.

中文版：

采用Kaplan-Meier法计算生存率和中位生存期，采用log-rank检验生存率差异，Cox回归法进行多因素分析。

一、Kaplan-Meier法

Kaplan-Meier法简称K-M法，又称乘积极限法(Product-limit Estimate)是生存分析方法中最常用的一种，主要用于估计患者生存率和绘制生存曲线。Kaplan-Meier曲线（生存曲线），以生存时间为横轴,生存率S (tk)为纵轴，绘制而成的连续型的阶梯形曲线，用以说明生存时间与生存率之间的关系。生存曲线一般是平滑而水平延伸的，当某个时间点一旦有患者发生终点事件(如死亡)，曲线就会垂直下降,下降幅度是该时间点上患者发生终点事件例数和上一个时间节点后随访的患者样本量的比。

一般情况下，不同组生存曲线不交叉，但如果有交叉，则提示可能存在混杂因素，可以用校正方法（如逆概率加权法），获得校正后的K-M曲线。

二、Log-Rank test

当两组或多组生存曲线（生存率）进行比较时，常用的假设检验方法是对数秩检验(log-rank test )，又称时序检验，属于非参数检验，用于比较两组或多组生存曲线或生存时间是否相同，检验统计量为卡方。需要注意的是，选用Log-Rank检验对样本生成存率进行比较时，要求各组生存曲线不能交叉，生存曲线交叉提示存在混杂因素，可以使用Two-stage方法。

对于不同组生存曲线的比较，除了log-rank检验外，还可以选用Breslow检验方法。区别在于，Log Rank检验对远期差异敏感，而Breslow检验对近期差异敏感。

三、Cox回归 (Cox proportional-hazards model)

Cox回归是生存分析的重要方法，全称是“Cox比例风险模型”。该模型以生存结局和生存时间为因变量，可同时分析多个因素对生存期的影响，可分析截尾数据，且不要求数据分布类型。Cox回归没有直接利用生存时间数据，不涉及生存率的估计和比较等内容。需要注意的是，Cox回归使用需要满足等比例风险假定，如果不满足，可以选择分层Cox回归或时依Cox回归。

Log-rank法与单因素Cox回归可能会出现结果不一致的情况，已知Log-rank法属非参数法，cox属于半参数法，在符合条件情况下，参数检验的效能高于非参数检验，可以以Cox为准。