X-tile软件在生存数据中选择截断值的应用

在临床研究中，多数情况下，连续指标与结局的关联不是线性关系，比如血压与心血管疾病发生的关系，可能在血压在升高到一定值后心血管事件发生突然升高，另外连续指标在临床应用时不如分类指标方便，因此临床应用相关指标时总会想办法找到一个正常范围或截断值。对于于一般的二分类结局指标，可以用ROC曲线去实现，但对于生存类型的数据，寻找截断值比较困难。今天给大家介绍一款小软件，快速实现寻找截断值。

软件的名字是X-tile，是耶鲁大学开发的单一功能小软件（话说国外统计专家多会编程，又特别爱编小软件、小程序）。软件只有2M，问度娘就可以下载到了。安装过程也很简单，不需要特殊设置，这里就不细说了。软件打开后是这样的界面：

简洁明了，左上角是官网，中间的声明中提示不要用于商业用途。可以操作的只有左下角“Analyze”和右下角”Exit”。点击“Analyze”后：

此时只能点击左上角“file”-“open”,弹出对话框，可以导入你的数据，这个软件现在可以比较好的支持txt数据，因此我们将数据复制到txt文件里，如下图：

数据包含三个变量，年龄，生存状态和时间（月），目的找到一个或几个好的年龄节点，其生存率明显不同。将数据导入后，可以看到有三个变量，点击任何一个变量，在中间可显示变量的具体取值。右侧是操作界面。

将生存状态、生存时间和目标变量选入相应的框（此软件可以对1-2变量取截断值，选取到Marker1,Marker2即可），本研究只研究一个连续变量，Marker2空着就可以。点击左上角的”Do“-“Kaplan-Meier”-“Marker1”,出现

此时鼠标放在中间直方图的不同位置，上面表中可以给出以鼠标所在位置为截断点分成两组，进行log-rank检验的结果。

在左侧中间的图上（下图）左健单击：

此时上方表格给出最优截断值。

可以看到软件认为最优分为组，35-44组病死率89%，45-58岁组病死率为80%，59-81岁组病死率为100%，右侧三组比较的卡方值在7.1-4.5之间。三组的生存曲线是明显分开的。

对于生存数据寻找截断值，上述软件可快速找到最优截断值，对于不会编程的小伙伴们非常实用。

而其背后的原理也非常简单，就是“枚举法”，即以不同的值作为截断值分组进行统计检验，检验结果p值最小的结果可以认为是最好的截断值，也即是向数据学习的结果。

你会用了吗？