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第三节 主要研究方法
一、常用的研究设计方案
预后研究常用的研究设计参见第二章节。
二、评价指标的选择
预后研究使用的指标包括：反映疾病致死程度的指标，反映疾病恢复情况的指标，反映疾病结局构成的指标，反映生存情况的指标等。在实际应用中，常用的指标有病死率、治愈率、缓解率、复发率、功能丧失率（致残率）、生存率等。两个率或多个率进行比较时必须在同质的情况下进行，因为疾病预后受年龄、治疗方法、精神心理和行为等因素的影响。如果两个率或多个率的性质不同，则不能进行比较。
肿瘤化疗的近期疗效评估根据抗肿瘤药物疗效评定标准［采用欧洲癌症研究与治疗协会（EORTC）、美国国立癌症研究所（NCI）及加拿大国立癌症研究所（NCIC）提出抗肿瘤药对实体肿瘤客观疗效评定新标准（RECIST）］进行。主要为以下四种：①完全缓解（complete remission，CR）：肿瘤目标病灶经治疗后完全消失，不少于4周；②部分缓解（partial remission，PR）：肿瘤目标病灶长径总和经治疗后缩小30%以上，持续缓解达4周或4周以上，同时无新病灶出现；③疾病稳定（stabilization，SD）：肿瘤目标病灶长径总和有缩小但未达PR或有增加但未达PD；④肿瘤进展（progressive disease，PD）：目标病灶长径总和增加20%以上或出现新病灶。
中远期疗效主要是评估缓解率和生存期。总生存期（overall survival）是指开始诊断或治疗至任何原因引起死亡的时间。该指标常常被认为是肿瘤临床试验中最佳的疗效终点。如果在生存期上有提高，可以认为是有意义的临床受益证据。
五年生存率是指某种肿瘤经过各种综合治疗后生存五年以上的比例。转移和复发大多发生在根治术后三年之内，约占80%，少部分发生在根治术后五年之内，约占10%。所以，各种肿瘤根治术后五年内不复发，再次复发的机会就较少了，故常用五年生存率表示各种肿瘤的疗效。术后五年之内，一定要巩固治疗、定期检查、防止复发，即使有转移和复发也能及早治疗。
三、生存分析
对于肿瘤等慢性病的预后评价，常需要对患者进行长时间的随访，追踪病情变化，观察肿瘤疾病在不同时期的预后。如果单纯用病死率或存活率来表示疾病预后，则表达的信息不够充分，只能提供疾病在某个时点上的预后信息。因此，对预后进行评价不仅要了解疾病的最终结局，还要了解在观察期内不同时间患者的变化情况，将两者综合考虑进行分析，才能全面反映疾病在不同时期的预后情况。
（一）生存率的计算
生存率的计算方法有两种：直接法和间接法。直接计算法也称粗生存率（crude survival rate）法，即直接计算从疾病临床过程的某一点开始，一段时间后仍然存活的病例数占总观察例数的百分比，直接法因其计算简单而被广泛应用。如样本量大、抽样误差较小，则可获得较满意的结论；如样本量较小、抽样误差较大时，可出现后一年生存率高于前一年的不符合客观实际情况的现象，应加以注意。对于未分组的连续变量的生存资料，也可以采用Kaplan-Meier生存分析法，不仅可以计算生存率及其标准误，估计总体生存率的可信区间，还可以绘制Kaplan-Meier生存曲线，可以直观地比较不同样本的生存率曲线。
间接计算法也称寿命表（life table）法，此法应用寿命表法的基本原理，先求出患者经治疗后不同时间的生存概率，然后根据概率乘法法则将逐年生存概率相乘，即可求出不同年限的生存率。寿命表法特别适用于观察时间段内有截尾数据（如失访、死于其他疾病、研究结束时没有发生预期结局等）时，可以充分利用截尾数据的不完全信息。寿命表法可用于狭义的生存过程（或死亡过程），还可应用于广义的生存过程，病后出现的其他结局，如某种特殊症状的出现。如观察或随访肿瘤患者术后复发时间的长短，可用复发率取代生存率。此外，应用寿命表法也便于比较不同时间和不同地区的生存率。生存率的具体计算方法参见统计学书籍。
（二）生存曲线
生存曲线是以观察时间为横坐标，生存率为纵坐标，将各个时点的生存率在坐标系上连接在一起的曲线图，用以描述生存过程。生存曲线分析可获得疾病过程中任何时刻的生存率，获得许多有价值的信息。但应注意，单纯用生存率来表示预后常会丢失许多信息，甚至在生存率相同的情况下，患者的预后却存在较大的差异。
（三）中位生存时间（median survival time）
是指生存率为50%时对应的生存时间。中位生存时间比平均生存时间更适合于描述正偏态分布的群体生存时间的集中趋势。
（四）Cox回归分析
在进行生存分析时，常会遇到一部分研究对象中途失访、死于其他疾病或者研究结束时尚且存活，对这部分人无法知道准确的生存时间，只知道其生存时间比某一时间要长，这部分数据称为截尾数据（censored data），它提供的是不完全信息。1972年英国的Cox提出了同时对有确切结局的生存时间数据和没有结局的截尾数据进行处理的生存分析方法，这样可以充分利用资料的信息，此即Cox模型，也称Cox比例风险回归模型。该模型具有较直观的意义，而且在使用时有很大的灵活性，能有效的处理随访迟早不一，随访时间长短不一，及资料失访等临床预后研究中经常遇到的问题，它可以同时分析众多因素对生存时间的影响。