生存分析的中位随访时间，为什么要注明计算方法？

生存分析稿件在摘要写“中位随访二十四个月”，读者通常据此判断长期结果是否成熟。但这个数可能是所有人的观察时间中位数、只在未发生事件者中计算的中位数，或用反向Kaplan–Meier方法估计的潜在随访。三种方法在事件多、入组时间跨度长的研究中可能差很多。投稿时不仅给数值，还要把计算方法和数据截止规则一起写明。

先在数据表里圈出计时从哪天开始、在哪天停止。生存结局从随机分组、手术还是诊断日开始？行政数据截止是哪天？失访者以最后一次确认状态的日期结束，发生事件者以事件日结束用于生存分析；潜在随访的定义则不同。若起点在各组不一致，所谓中位随访没有可比较的含义。方法段列出数据锁定日期、末次状态核查方式、截尾原因和是否延长追踪。

Schemper和Smith的原始方法论文讨论如何在有事件和删失的生存资料中量化随访。常用的反向Kaplan–Meier方法把原生存分析中的删失视为“随访结束事件”，原结局事件作为截尾，用来描述观察机会的分布；这不是把死亡当成失访，也不直接估计患者生存期。若采用简单观察时长中位数，也可使用，但必须明确其定义。不能只写“Kaplan–Meier计算中位随访”，让读者分不清正向还是反向。

给出每组及总体的随访估计和适当区间，并报告风险表中关键时间点仍在观察的人数。中位随访长并不保证尾部可靠：若二十四个月后只剩很少人，四十八个月生存率的区间会很宽。相反，短期结局可能已有足够事件，即使中位潜在随访不长也可提供相应证据。解释成熟度应结合事件数、删失分布与预定时间点，而不是用单个中位数代替。

入组期较长时，后入组者自然没有机会被随访很久。结果表可列招募时间跨度和各时间点可观察人数，必要时分批次查看。若数据库更新了死亡信息而未更新其他结局，说明不同终点的数据截止是否一致。按组比较随访时，若某组退出更快，既可能改变潜在随访，也可能影响生存估计；不能把组间随访差仅解释为研究日程差异。

最后把摘要和生存图的日期、人数再对一遍。若图上风险表采用本次数据锁定，而摘要的中位随访沿用上版，二者会矛盾。核对所有人从起点到结局、末次状态或数据截止的时间均非负，处理同日事件和入组前记录；再独立复算几个极端个案。对于联合终点，不同组成事件的查证日期也可能不同，应说明各自数据完整度。

交稿前请统计同事按稿件一句方法描述复算中位随访，并与程序输出对比。如果他需要猜测事件和删失的编码方式，写法仍不够精确。把随访定义、估计方法、截止日期和关键时间点人数并列，读者才知道长期生存曲线后半段究竟由多少真实观察支撑。