【原】每个病人被记录了3个时间点该如何做生存分析呢

学员在微信群问到一个geo数据库里面的数据集的临床信息不清晰，导致没办法做生存分析。但是学员确实是在公共数据集里面看到很文献使用了它也成功的做了生存分析，比如这个2022的nature文章：《Metastatic recurrence in colorectal cancer arises from residual EMP1+ cells》，就是汇总了多个数据集的生存信息 ：

7个CRC数据集的生存分析

其中学员表示疑惑的数据集是：GSE37892，很简单的R代码就可以下载一下表达量矩阵以及临床信息：

library(AnnoProbe)
library(GEOquery) 
gse_number <- 'GSE37892'
dir.create(gse_number)
setwd( gse_number )
getwd()

list.files() 
if(T){gset <- geoChina(gse_number)}
#gset = getGEO("GSE37892", destdir = '.', getGPL = F)
gset[[1]]

a=gset[[1]] 
dat=exprs(a) #a现在是一个对象，取a这个对象通过看说明书知道要用exprs这个函数
dim(dat)#看一下dat这个矩阵的维度
dat[1:4,1:4] #查看dat这个矩阵的1至4行和1至4列，逗号前为行，逗号后为列
pd = pData(a)
head(pd)

如果我们打开临床信息， 仔细看，确实是会有点困惑：

有点困惑的临床信息

这个时候就可以借助于人工智能大模型，比如kimi：

理解3个时间点

简单的提问是：

对一个病人我记录了3个时间段，"date at distant metastasis:ch1"   ,
            "date at last contact:ch1" ,   "date at surgery:ch1"  该如何理解呢，分别是 2004-11-03
2005-05-11
2001-09-20

在医疗记录中，不同的日期通常用来标记病人治疗过程中的关键事件。根据您提供的三个日期和对应的描述，我们可以这样理解：

1. "date at surgery:ch1" - 这个日期指的是病人接受手术治疗的日期。在您的例子中，这个日期是2001-09-20，意味着病人在2001年9月20日进行了手术。

2. "date at distant metastasis:ch1" - 这个日期表示病人被诊断出远处转移的日期。远处转移是指癌症从原始发生部位扩散到身体其他部位。这个日期是2004-11-03，说明病人在2004年11月3日被诊断出癌症有远处转移。

3. "date at last contact:ch1" - 这个日期记录的是医生或研究人员最后一次与病人接触的日期，这可能是为了随访病人的健康状况或更新医疗记录。在您的例子中，这个日期是2005-05-11，表示病人在2005年5月11日与医疗团队有最后一次接触。

根据这些日期，我们可以推断出病人的治疗时间线：

• 2001年9月20日：病人接受了手术治疗。
• 2004年11月3日：病人被诊断出癌症远处转移，这可能意味着癌症在手术后复发并扩散。
• 2005年5月11日：这是病人与医疗团队的最后一次联系，可能是为了进行病情的评估或记录。

这些日期对于医生来说非常重要，因为它们帮助医生了解病人的病情发展和治疗历程。

理解生存分析需要的时间点

提问：如果是做生存分析，这个病人是有dfs的event，他对应的time应该是多少天呢？

在生存分析中，特别是在计算无病生存期（DFS）时，我们关注的是从患者接受治疗（如手术）到疾病复发或转移的时间。对于您提供的病人数据，我们可以这样理解：

1. "date at surgery:ch1" - 2001-09-20，这是病人接受手术治疗的日期。
2. "date at distant metastasis:ch1" - 2004-11-03，这是病人被诊断出远处转移的日期，这通常被视为DFS事件的发生。
3. "date at last contact:ch1" - 2005-05-11，这是医生或研究人员最后一次与病人联系的日期，这个日期对于DFS的计算不是关键，除非它代表了疾病复发或转移的日期。

如果这个病人有DFS事件，那么对应的时间应该是从手术治疗日期到远处转移诊断日期的时间。我们可以通过计算这两个日期之间的天数来得到这个时间。

从2001年9月20日到2004年11月3日的天数计算如下：

• 从2001年9月20日到2001年12月31日：102天
• 从2002年1月1日到2002年12月31日：365天
• 从2003年1月1日到2003年12月31日：365天
• 从2004年1月1日到2004年11月3日：308天

将这些天数相加得到总天数：102 + 365 + 365 + 308 = 1140天。

所以，如果这个病人有DFS事件，他对应的时间是1140天。这个时间可以用来进行生存分析，评估病人从手术治疗到疾病复发的时间长度。

R编程语言

在R编程中，您可以使用Date类来处理日期，并计算两个日期之间的时间间隔。以下是如何在R中进行操作的步骤：

1. 首先，确保您的日期数据是Date类。如果不是，您可以使用as.Date()函数将其转换为Date类。

2. 然后，您可以简单地相减两个Date对象，R会返回它们之间的天数。

这里是一个简单的例子：

# 定义日期
date_surgery <- as.Date("2001-09-20")
date_metastasis <- as.Date("2004-11-03")
date_last_contact <- as.Date("2005-05-11")

# 计算时间间隔
time_to_metastasis <- date_metastasis - date_surgery
time_to_last_contact <- date_last_contact - date_surgery

# 打印结果
print(paste("Time to metastasis:", time_to_metastasis, "days"))
print(paste("Time to last contact:", time_to_last_contact, "days"))

如果您需要更精确的时间间隔（如年、月、日），您可以使用difftime()函数：

# 计算更精确的时间间隔
precise_time_to_metastasis <- difftime(date_metastasis, date_surgery, units = "days")
precise_time_to_last_contact <- difftime(date_last_contact, date_surgery, units = "days")

# 打印结果
print(paste("Precise time to metastasis:", precise_time_to_metastasis))
print(paste("Precise time to last contact:", precise_time_to_last_contact))

请注意，difftime()函数默认返回一个difftime对象，它包含了年、月、日、小时、分钟和秒的详细信息。如果您只需要天数，可以指定units = "days"。

在生存分析中，您可能还需要考虑Surv()函数，它用于创建生存对象，这是生存分析的基础。例如：

# 创建生存对象
surv_object <- Surv(time = time_to_metastasis, event = c(1, 0, 0)) # 假设只有第一个日期是事件时间

# 打印生存对象
print(surv_object)

在这个例子中，Surv()函数的第一个参数是生存时间，第二个参数是事件指示器（1表示事件发生，0表示右删失，即在研究结束时病人仍然存活或未发生事件）。