使用製表和Graph Builder 的一大優點是，可以根據資料篩選器中包含的觀測值群體動態地即時更新分析結果。看著總結結果隨著底層群體的變化而變化，真是令人興奮；這能讓我們深入了解某些特徵如何影響結果！
然而，有一類終點指標無法享受圖表建構器動態更新的好處：即存活時間終點指標。雖然可以從存活分析平台產生分析結果，將估計值儲存到資料表中，並在圖表建構器中產生 Kaplan-Meier 圖，但如果不先更新從存活分析平台獲得的估計值所在的底層資料表，就無法回應原始資料表中的觀測值篩選。這會造成循環。為了方便本文討論，我們假設我們討論的是患者：
- 利用存活和產出估算值分析患者。
- Produce Kaplan-Meier plot from estimates using 圖表建構器.
- Filter patients in original table using 資料篩選器.
- 更新分析並產出新的估算。
- Rebuild plot from updates estimates using 圖表建構器.
Kaplan-Meier曲線圖的持續更新應該是流暢便捷。增加一個能夠根據基礎估計值更新的風險人數表也至關重要。請注意，許多醫學期刊（請在頁面上搜尋「生存曲線圖」）和美國食品藥物管理局都要求Kaplan-Meier曲線圖必須包含風險人數表。
安裝生存探險家 外掛程式。
生存探險家外掛程式使用 JMP生存平台執行生存時間分析，並產生 Kaplan-Meier 生存曲線圖和風險人數表（使用圖表構建器） 。使用者可以選擇修改圖表並新增統計檢定和置信區間等註釋。更重要的是，該外掛程式允許使用者為配套的資料庫選擇器添加協變量，從而深入了解分析結果如何透過篩選感興趣的觀測值而動態變化。
生存探索者的對話方塊如圖 1 所示。
Figure 1. Dialog for Survival Explorer圖 1. 生存探索者對話框
職位描述：
- Y，事件發生時間：一個數值列，表示每次觀察的事件發生或刪失的時間。
- 分組：一個可選的字元列，用於為分組列的每個層級產生單獨的事件發生時間曲線。
- 刪失：一個數值列，指示每個觀測值是否發生事件或刪失結果。
選項包括：
- 截尾代碼：截尾列的值，指示觀測值是否為截尾資料。其他值表示該觀測值經歷了某個事件。
- 風險數量間隔：風險數量表將根據此間隔列印數值。例如，如果間隔為 25，則風險數量表中的數值將每 25 天顯示一次（假設時間列以 25 天為單位）。如果間隔超過所有分組層級的最大時間，則最後一個條目將顯示在最大時間。
- 依分組著色風險表：如果選取此選項並提供了分組列，則風險表的行將根據 Kaplan-Meier 圖中線條的顏色進行著色。如果未選取此選項或未提供分組列，則風險表的值將顯示為黑色。此選項要求為分組列定義「值顏色」列屬性。
- 風險人數相對大小：此數值用於調整風險人數在 Kaplan-Meier 圖中的相對大小。對於大量分組級別，應增加此值，以便在圖表底部留出足夠的空間來顯示所有級別。
- 風險數字偏移：此值會調整風險數字中顯示的資料位置，使其更具美感。
我們使用 Collett (2023) 的肝臟移植受者生存資料集來說明此插件的使用。此資料集包含 1,761 名患者的數據，包括移植失敗時間（以天為單位）、失敗原因、年齡、性別和原發性疾病（ALD：酒精性肝病，PSC：原發性硬化性膽管炎，PBC：原發性膽汁性膽管炎）。
圖 1 所示的對話方塊展示了我們的分析過程。 「失敗」欄位指示患者是否為失敗病例，因此「刪失代碼」設定為 0。最大時間為 4720 天（近 13 年！），因此「風險間隔」設定為 365。其他選項均使用預設值。
圖 2 展示了在生存平台中，將性別和年齡添加到資料選擇器後，分析所得的結果。 “新增同時區間”選項已開啟。
Figure 2. Analysis of liver transplant data圖2. 肝臟移植數據分析
輸出的「選項」區域最多可匯總四個按鈕。按鈕名稱會根據選擇而改變。
- 故障/生存：此選項可將圖表從生存配置切換到故障配置。在生存配置中，Y 軸從 1 開始，機率隨時間遞減。 Y 軸可以解釋為存活（即未發生故障）的觀測值比例。在故障配置中，Y 軸從 0 開始，機率隨時間遞增。 Y 軸可以解釋為發生故障（即未存活）的觀測值比例。
- 新增區間/移除區間：此選項可新增或移除每個曲線周圍的逐點 95% 信賴區間。
- 新增同時區間/移除同時區間：此選項可新增或移除圍繞每個曲線的 95% 同時置信區間。
- 新增檢定/移除檢定：此選項用於新增或移除存活曲線分組水平間差異的對數秩檢定和 Wilcoxon 檢定的 p 值。請注意，僅當選取「分組」列時才會顯示此按鈕。
在輸出的「圖表建構器」區域中，產生三行數據，匯總了移植失敗的時間。垂直管道符號表示至少有一名患者被截尾的時間點。風險人數表顯示，研究開始時，ALD、PBC 和 PSC 患者人數分別為 933、469 和 359 人。數據每 365 天顯示一次，但最後一組數據顯示在 4720 天，因為 4745 (13 × 365) 超過了最大天數。由於對話方塊選項，風險人數表以與「主要疾病分組」列的線條和置信區間顏色相符的顏色列印。
點選「新增檢定」按鈕，將分別加入對數秩檢定和 Wilcoxon 檢定的 p 值，分別為 0.0004 和 0.0014。
將資料篩選器子集化為性別 = 2 立即更新圖表建構器結果，如圖 3 所示。
Figure 3. Analysis of liver transplant data for gender = 2圖 3. 性別為 2 的肝臟移植資料分析
此處，風險人數表顯示，ALD、PBC 和 PSC 患者人數分別為 200、400 和 94 人。樣本數改變後，移植失敗時間不再具有統計意義（log-rank：0.7094，Wilcoxon：0.8926）。
當使用年齡等連續變數進行子集劃分時，圖表建構器更新的速度尤其值得關注。請觀看下方影片。
參考
Collett D. (2023).醫學研究中的生存資料建模，第四版。佛羅裡達州博卡拉頓：CRC出版社。
