竞争风险

当受试者可能经历几种互斥的事件类型之一时，就会出现竞争风险。其中一种事件的发生会阻止或改变观察到另一种事件的可能性——例如，因研究范围之外的原因死亡会使受试者失去经历该事件的可能性。在这种情况下，标准的单事件生存分析方法可能会产生误导，因此竞争风险分析采用专门的估计量。

Definition

竞争风险是指其发生会排除或从根本上改变主要关注事件发生概率的事件；竞争风险分析通过主要利用特定病因风险率和累积发生率函数，估计每种事件类型随时间变化的概率，同时考虑其他事件的影响。

Scope

本主题涵盖了在存在竞争事件时，为何朴素的Kaplan-Meier估计会高估某一事件的风险，区分了特定病因风险率和累积发生率函数，以及包括特定病因Cox模型和Fine-Gray亚分布模型在内的回归方法。本内容为方法学参考资料，不作为临床指导。

Core questions

• 为什么将竞争事件视为普通删失会使事件概率的估计产生偏差？
• 特定病因风险率和累积发生率函数在描述内容上有何不同？
• 何时应使用特定病因Cox模型，何时应使用Fine-Gray亚分布模型？
• 如何解释和报告竞争风险分析结果？

Key concepts

• 互斥事件类型
• 特定病因风险率
• 累积发生率函数 (CIF)
• 亚分布风险率
• Fine-Gray模型
• Gray检验
• 独立删失假设违反
• 1减去Kaplan-Meier估计的高估

Mechanisms

当竞争事件被视为普通删失时，独立删失假设被违反，并且Kaplan-Meier估计的1减去值会高估感兴趣事件的概率，因为它隐含地假设被删失的受试者仍然可能发生该事件。累积发生率函数则估计在真实世界中，其他事件也发生的情况下，特定事件在给定时间点发生的概率，并且它将所有事件类型的概率相加，得到任何事件的总概率。两种回归框架处理协变量效应：特定病因Cox模型，它模拟在仍未发生事件的受试者中每种事件的风险率，并回答病因学问题；以及Fine-Gray模型，它直接模拟与累积发生率相关的亚分布风险率，适用于预测。累积发生率的组间比较使用Gray检验（Fine & Gray, 1999; Gray, 1988; Putter et al., 2007; Austin et al., 2016）。

Clinical relevance

竞争风险在老年或患病人群中很常见，例如，其他原因导致的死亡与正在研究的结局竞争；忽视它们可能会大大高估该结局的风险并扭曲比较结果。认识到这一点对于评估预后研究很重要；本条目描述的是方法学，不作为个体临床决策的依据。

Epidemiology

竞争风险情境在心脏病学、肿瘤学、移植学和老年病学中很常见，这些领域存在多种失败原因；随着认识的提高，主要临床期刊上的方法学教程已促进了适当的分析（Austin et al., 2016）。

Evidence & guidelines

竞争风险分析本身没有临床指南；方法学参考文献包括累积发生率的Gray检验（Gray, 1988）、Fine-Gray亚分布模型（Fine & Gray, 1999）、针对生物统计学和临床受众的教程（Putter et al., 2007; Austin et al., 2016），以及生存分析教材（Klein & Moeschberger, 2003）。

History

累积发生率函数和特定病因风险率在精算和生物统计学中关于多重递减的工作中有着悠久的历史，但现代实践是由Gray在1988年提出的累积发生率K样本检验和Fine-Gray在1999年提出的亚分布风险率模型所塑造的，它们共同提供了实用的估计、检验和回归方法。21世纪初和21世纪10年代的教程将这些方法引入了常规临床研究（Putter et al., 2007; Austin et al., 2016）。

Debates

特定病因风险率模型与亚分布（Fine-Gray）模型？

特定病因模型解决的是关于处于风险中的个体事件发生率的病因学问题，而Fine-Gray模型旨在预测累积发生率；分析师们就报告哪一个模型存在争议，许多人建议同时呈现两者而不是只选择一个。

Key figures

• Jason P. Fine
• Robert J. Gray
• Hein Putter
• Peter C. Austin

Seminal works

• fine-gray-1999
• gray-1988

Frequently asked questions

为什么在存在竞争风险时不能直接使用Kaplan-Meier曲线？

将竞争事件视为删失违反了独立性假设，并使1减去Kaplan-Meier估计高估了事件的概率；此时应使用累积发生率函数。

特定病因风险率和累积发生率函数之间有什么区别？

特定病因风险率是针对仍未发生事件的受试者中特定事件的发生率，并回答病因学问题，而累积发生率函数则是在存在竞争事件的情况下，特定事件在给定时间点发生的实际概率。