揭秘心胸外科生存分析：KM 曲线、log - rank 检验与 Cox 模型助力临床决策

为评估心胸外科临床结果，研究人员借助 KM 曲线、log - rank 检验和 Cox 模型，助力优化治疗决策。

　　生存分析在临床研究中至关重要，尤其在心胸外科领域，用于评估治疗结果和比较不同干预措施。特定的关键生存分析工具，包括 Kaplan–Meier（KM）曲线、log-rank 检验和 Cox 比例风险模型，有助于深入了解生存概率和风险因素。KM 曲线用于分析事件发生时间数据，估计生存概率；log-rank 检验用于比较不同组之间的生存分布。Cox 比例风险模型则用于识别影响生存的协变量，并计算风险比（hazard ratio^HR），风险比可量化与特定变量相关的相对风险。这些方法共同帮助临床医生做出基于证据的决策，优化治疗方案，改善患者预后。