在利用组织芯片进行肿瘤标志物与预后关联的生存分析时，如何合理处理那些未发生终点事件或中途失访所产生的删失数据？

处理组织芯片随访产生的删失数据，核心在于维持统计效力与避免偏倚。首先，需严格定义删失类型，通常为研究结束时仍存活、失访或因非研究疾病死亡的数据。在 Kaplan-Meier 法估算生存率时，软件会自动将删失个体在删失时间点剔除，不对后续区间概率计算做贡献，仅计入删失前的生存信息。进行 Cox 比例风险回归时，模型利用删失数据提供的“存活至某时刻”的有偏似然信息进行参数估计。关键在于确保删失独立性的假设成立，即删失发生不应与患者的预后直接相关。若怀疑存在非随机失访，需进行敏感性分析，如假设最坏或最好情况填补结局，以评估结论的稳健性。