《流行病学》 > 第六章　临床疗效和预后分析

六、预后的判断

预后（prognosis）是对疾病结局的概率预测，也就是指发病后疾病未来过程的一种预先估计。疾病的预后不仅是简单的治愈及死亡，尚包括并发症、致残、恶化、复发、缓解、迁延、存活期限（如五年存活率）及生存质量等病情发生某种变化或达到新的稳定状态的情况。认清疾病的自然史，对各种疾病的预后判断很有帮助。疾病的自然史是指不受任何治疗措施的干预时疾病的过程与结局。但除了解疾病的自然史外，还应了解某些公认的治疗措施干预后的疾病发展过程，如某种肿瘤扩大根治术后的五年存活率等。为了准确做出预后判断，必须注意减少或排除误差，向病人及其家属提供预后情况，应在群体水平上用流行病学方法给以概率的概念。

（一）预后判断的误差

1.选择偏倚　一项预后研究中所观察到的病例，仅是样本，而研究目的是将结论推至它的总体。最能代表总体的样本，应该是从它的总体中随机抽取的。但在教学医院或省级医院所收留的病人，他们通常病情比较重或复杂，他们的预后往往比人群中的病人较严重一些。选择这些病人做样本而将其预后来推至其他病人就会有很大的偏倚。

2.“零时刻”不同　零时刻是指被观察的疾病的起始时刻，全部观察对象虽不可能同时得病，但对每个对象观察的起始时刻应当是该疾病发展的同一起始阶段，否则预后的结果就会产生偏倚。例如肾结石的复发率，有人仅从患肾结石住院手术的病人中了解既往有无肾结石史，发现肾结石复发者可以高达30％。如果以此结论，将会使肾结石病人思想负担很大。住院病人因观察的零时刻不一样，不能将初发者、复发者划入同一组去观察预后。

3.附加因素不同　即使“零时刻”相似，但结局并不一定相同。因为结局和患者精神心理状态、治疗条件、有无合并症、原来的健康状况和性别、年龄等因素均有关。

4.随访时间、对象不同　随访的目的是确定每一研究对象在观察期内的结局。如只研究经常回医院治疗的患者预后情况，就无法得到全面结论。必须对所有的治疗的病人组织较好的随访，才可以了解较确切的预后。如对肿瘤治疗疗效的预后观察一般也要随访3年或3年以上。

（二）预后的常用指标

预后指标是指用来描述、估计、比较预后的指标。选择有效而可靠的预后指标，是研究预后的前提。预后既包括生命延长情况，也应包括生命质量改善情况。

对于病程短，可以治愈的疾病，其预后指标多用治愈率。病程长、不易治愈的病可用复发率、缓解率等。对于严重的疾病多用病死率（或存活率）、致残率等。

1.病死率　一般用于在短期内可见结局的疾病。病死率是指患有某病的人之死亡率。在比较病死率时应注意年龄、性别、病情等方面的可比性，还应注意失访偏倚。把早日出院的病人排除于计算范围之外，其本质上也是一种失访。

2.反应率　给予某种治疗后，疾病呈现某种好转证据的病人所占百分比。

3.缓解率　进入疾病证据消失期的病人百分比。

4.复发率　在经过一段疾病证据消失期后，又出现疾病证据的病人百分比。

以上四种率在规定期内，或观察期很长，足以包括所有可以发生的结果。

5.5年存活率　从病程某时点起存活5年病人的比例。但用该率来表示预后常常会丢失许多有用的信息。图6-7中，A、B、C、D四种情况的5年存活率均为10％，但实际的预后有明显不同。

图6-7 五年生存率的局限性，四种五年生存率同为10％（Rh Fletcher，1982）

A、存在孤立肺部结节的肺癌患者，开始时死亡比以后多，早期死亡是由于肺瘤所致。以后死于肿瘤的危险性下降。

B、壁间动脉瘤切割后早期死亡率甚高，但如患者经历数月仍然存活，则以后该病引起死亡的可能极小。

C、表示慢性粒细胞白血病在诊断后的头几年内对生存率的影响相对较小，但以后死亡危险逐渐增高，至第5年时，大部分病人均已死亡。

D、一般人群中活至百岁者的5年生存率，代表一种基本水平。其五年生存率亦与A、B、C三组病人相似。

6.生存队列　用生存率分析的方法来描述疾病的预后，可以知道随访过程中各时刻病人死亡或生存的可能性，这就提供了更多的预后信息。分析生存情况，可以先收集一组病人，从病程的同一点（如某种症状或体征的出现、诊断的确立或开始某特定治疗后）开始随访，直至全部病例陆续出现该结果为止。以随访时间为横座标，生存例数为纵座标作图，即可获得阶梯形的生存曲线。图6-8为9例成纤维细胞肉瘤患者开始接受BCNU治疗后的生存曲线。由图可得到任何一天的存活人数。当随访例数相当多时，生存曲线由阶梯型变为光滑的曲线。但多数情况并不如此简单，并非每一个病例都会得到完整的随访，即使经过努力，还会有中途失访的病例。而且，只有等到全部病例都完成随访，才能作出生存率分析。为了有效地应用所得到的随访资料进行生存率分析，一般可使用寿命表方法。

7.寿命表法　生存分析中最常用的方法是寿命表法，它是用以描述人群中死亡和生存情况的一种概括方法，可有效地利用所有资料。它是通过研究一队列人群在其整个生命过程中，当按照一定的年龄别死亡率死亡时，所获得的在特定时间内的累积生存概率。临床常用的寿命表是根据暴露史将人群分组，然后描述各组结局的情况，它说明各组人群任一时点平均发生某一结局的可能性。即求出病人在治疗后活过X年后，再活过下一年的可能性。

图6-8 BCNU治疗9例成纤维细胞

肉瘤患者的生存情况

如100例手术病人术后第一年内死亡20例；年末存活80例，则术后第一年的生存率P₀=80/100=0.80；第二年此80例又有10例死亡，70例生存，则第二年的生存概率为P₁=70/80=0.875。求两年累积生存率为70/100。此数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

两种方法计算结果相同。n年之累积生存率为

P_x+1=P₀·P₁·P₂…P_n（式6-8）

在用寿命表法时，任一时点存活的机会，是用活过那一时点之前每段时间的累积存活率估计的。在间隔期内无人死亡，则生存率为1，间隔期内可能有一个或多个病人死亡，这个期间内的生存概率可以用存活数与有死亡危险的人数之比来计算。间隔期内如无一人死亡，则生存概率不变。有些病人早已死亡，已退出研究或在那个时候还没有随访到，因此都不算暴露人数，它们也就不作估计间隔存活情况之用。因此实际上生存概率仅在间隔期内有死亡者才需重新算过。然后以概率论的乘法定律将各年的生存的概率相乘，即得其活过各年的累积生存率。

实例：1965年某市肿瘤医院总结曾在该院作过手术的607例乳腺癌病例随访10年的累积生存率，结果见表6-9。

表6-9　607例乳腺癌术后生存率计算表

术后年数X（1）	期内失访人数Wx（2）	期内死亡人数dx（3）	期初观察人数Nx（4）	订正观察人数Nx（5）	期间死亡概率qx(6)	期间生存概率Px（7）	（X+1）年累积生存率P（X+1）（8）	生存率的标准误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

医学统计方法。上海科学技术出版社，1978

表6-9的几点说明：

Wx表示X～（X+1）年期间的失访及中断观察人数，由于这些人都随访了X年以上，但不满（X+1）年，所以计算时作1/2人数计算，即算作平均随访了（X+1/2）年。

dx是专指死于乳腺癌的人数，不包括其他死因死亡的人数。

N′x为订正观察人数，含有实际观察人数的意思。

N′x=Nx=1/2wx

例

N′_O=N_O-W_O/2=607－（63÷2）=575.5

qx=dx/ N′x为死亡概率

例 “0-”组死亡概率q₀=dx/ N′x=59/575.5=0.1025

px=1－q_x为期间生存频率，意指活过X年的可能性，“0-”组生存概率P₀=1－0.1025=0.8975

（X+1）年累积生存率P_(x+1)是根据概率的乘法定律将各个期间生存率相乘而得。

（X+1）年的累积生存率P_(x+1)=P₀·P₁·P₂……P_x

术后活满1年的累积生存率P₍₀₊₁₎=0.8975

术后活满2年的累积生存率P₍₁₊₁₎=P₀·P₁

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

余类推。生存率的标准误按下式计算：

（式6-9）

例如3年累积生存率的标准误

经寿命表法计算出的生存率资料可以制作生存率曲线图。以横座标为时间（年或月），纵座标为生存率（％）作图，将各年生存率按年份点入图中，并用直线连接即可得出生存率曲线。

现以上述607例乳腺癌术后逐年生存资料为例作生存率曲线图（见图6-9）。

图6-9 607例乳腺癌术后生存率曲线

（医学统计方法，上海科学技术出版社，1978）

预后是用疾病过程中出现某种事件结果的概率来描述。原则上，可通过队列观察，直到所有受观察者都出现该事件结果为止。但是，这种方法失访率高、效率低，故常用寿命表分析法，可较少受到失访的影响。寿命表法应用于死亡和尚存，也就是说这些被观察和随访的病人判定的终点。有时不一定用死亡，而是用某些事前明确规定的症状的出现作为终点。如我们可以观察或随访癌症病人手术后复发率取代死亡率等。因此，寿命表法不仅可用于生命分析，还可用于对其他结局：如肿瘤的复发、排斥或再感染等任何定期随访获得的事件的计数资料指标的分析比较。只要该事件是两分的（即不是……就是）而且在随访期间只发生一次，均能用寿命表法加以研究。

附表１ 两组百分比相差显著时所需例数（Ⅰ）

甲组百分比	乙　组　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　两组百分比相差非常显著时所需例数（Ⅱ）

甲组百分比	乙组百分比
	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