原文链接：http:///?p=23869在比较性的纵向临床研究中，主要终点往往是发生特定临床事件的时间，如死亡、心衰住院、肿瘤进展等（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 1 引言_风险_比例估计值几乎被常规用于量化治疗差异。然而，当基础模型假设（即比例危害假设）被违反时，这种基于模型的组间总结的临床意义可能相当难以解释，而且很难保证模型的建立在经验上的正确。例如，拟合度检验的非显著性结果并不一定意味着_风险_比例假设是 "正确的"。基于限制性平均生存时间（RMST）的组间总结指标是_风险_比例或其他基于模型的措施的有用替代方法。本文说明了如何使用该包中的函数来比较两组限制平均生存时间。 相关视频 2 样本数据在这个文章中，我们使用了梅奥诊所进行的原发性胆汁性肝硬化（pbc）研究中的部分数据，该研究包括在R语言的生存包中。 生存包中的原始数据由418名患者的数据组成，其中包括参加了随机临床试验的患者和没有参加的患者。在下面的说明中，我们只使用了312个参加了随机试验的病例（158个病例在Dpenicillamine组，154个病例在安慰剂组）。从原始数据文件中选择子集。 > head(D\[,1:3\])
这里，时间是指从登记到死亡或最后已知活着的年数，状态是事件的指标（1：死亡，0：审查），臂膀是治疗分配指标（1：Dpenicillamin，0：安慰剂）。下面是每个实验组的死亡时间的卡普兰-梅尔（KM）估计。
3 限制平均生存时间（RMST）和限制平均损失时间（RMTLRMST被定义为生存函数曲线下的面积，直到一个时间τ（< ∞）。
其中S(t)是所关注的时间-事件变量的生存函数。对RMST的解释是："当我们对患者进行τ的随访时，患者平均会存活μτ"，这是对删减的生存数据的相当直接和有临床意义的总结。如果没有删减的观察值，我们可以使用平均生存时间
而不是μτ。对μτ的一个自然估计是
其中Sˆ(t)是S(t)的KM估计。ˆµτ的标准误差也是用分析法计算的；详细的公式在[3]中给出。请注意，即使在重度删减的情况下，μτ也是可以估计的。另一方面，尽管中位生存时间S-1(0.5)也是生存时间分布的一个稳健总结，但由于严重删减或罕见事件，当KM曲线没有达到0.5时，它变得不可估计。 RMTL被定义为截止到某一时间τ的生存函数曲线 "上方 "的面积。
在下图中，粉红色和橙色的区域分别是D-青霉胺组的RMST和RMTL估计值，当τ为10年时。结果显示，在10年的随访中，D-青霉胺组的平均生存时间为7.28年。换句话说，在10年的随访中，接受D-青霉胺治疗的患者平均减少2.72年。
3.1 未经调整的分析及其实施让μτ（1）和μτ（0）分别表示治疗组1和0的RMST。现在，我们用RMST或RMTL来比较这两条生存曲线。具体来说，我们考虑用以下三种措施来进行组间对比。 |
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