从生存曲线中估计HR及其置信区间

KM曲线的要求

  • 1. 提供不同组的KM曲线走势
  • 2.1 提供Number at risk信息。Number at risk展示了不同随访时间点仍处于结局发生风险的人数
  • 2.2 或提供各组总人数

操作

  • 1. 下载文献时尽可能保存原始PDF格式，对文献中的生存曲线截图，保存的图片必须要足够清晰。
  • 2. 若保存的图片清晰度不足，可以导入Adobe Photoshop中进行去色、锐化和调色阶等处理。

1. 取点软件选择
Engauge Digitizer 推荐
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WebPlotDigitizer
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ScanIt
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Plot Digitizer
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2. 以Engauge Digitizer为例简要介绍操作流程
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Yanhong Zhou等人开发的在线工具
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需要准备的文件：

  • 生存曲线数据，格式为CSV。特别提示：分组变量的值最好用简单A和B字母，不要使用特殊字符，以免网站显示连接错误。
  • 场景一：各组Number at risk数据和对应时间，精确高
  • 场景二：各组总人数，精确低
  • 可选参数：各组的事件发生数

https://www.trialdesign.org/one-page-shell.html#IPDfromKM

log(HR)
标准误
置信水平
计算结果： HR值
置信区间：    下限    上限

第二种方法：使用R包IPDfromKM，请参考 文献2中的示例

参考文献:

[1] Liu, N., Zhou, Y. & Lee, J.J. IPDfromKM: reconstruct individual patient data from published KaplanMeier survival curves. BMC Med Res Methodol 21, 111 (2021).
[2] 赵恩慧, 黄丽红. 根据Kaplan-Meier曲线提取生存数据的系统化方法. 中国循证医学杂志, 2022, 22(11): 1358-1364. doi: 10.7507/1672-2531.202206117