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整體存活率 vs 無病存活率
免費閱讀文章：整體存活率 vs 無病存活率 overall survival vs disease-free survival
在使用存活分析時，通常我們想要知道是事件的存活率是多少?
或是時常聽到五年的存活率是多少?究竟要怎麼解釋呢?
在存活分析中，通常我們會設定一個起始時間，像是確診某疾病的時間或是接受手術的時間點，並且觀察特定事件(event)(死亡或疾病復發)，進一步計算疾病的存活率。
整體存活率( overall survival )
在醫學上，我們有興趣的事件(event)，通常都是死亡。使用在整體存活率的特定事件(event)也是死亡。
假設完成某手術後的一年存活率為60%，指的是觀察一年之後，有百分之六十的病人一年後還存活。中位存活率（median overall survival）為 14個月，表示約有一半的病人存活超過14個月。
無病存活率( disease-free survival )
那無病存活率又是甚麼呢?
在整體存活率中，我們將觀察的事件設定為死亡。而在無病存活率中，將特定事件設定為死亡或是復發的事件。亦即，若是遇到死亡或是復發，就代表我們有興趣的事件發生了。
若是在病人想要知道手術之後復發的機率，我們就可以提供手術一年 、三年 、五年的無病存活率。假設此手術的三年無病存活率為60%，表示有百分之六十的病人在未來三年後不會復發並且存活。
本篇簡單介紹了整體存活率和無病存活率，希望可以幫助到有需要的朋友
前兩篇介紹了存活分析survival analysis 的 KM survival plot 和 Cox model
在這裡 → [SAS]存活分析(1) KM存活曲線
和這裡 → [SAS]存活分析(2) COX regression model
再加上這一篇介紹整體存活率以及無病存活率，如果第一次要使用存活分析應該綽綽有餘了 ! 希望之後還有空可以寫 R 的版本 ，存活分析就先告一段落啦~~~
如果喜歡幫我拍個手喔~~~~
