生存分析中，一组数据的标准误±SE>10%,还可以继续用K-M曲线进行组间比较吗？

生存分析中的标准误（SE）是衡量估计值（例如Kaplan-Meier生存曲线的估计值）的不确定性的一种方法。SE值越小，表明估计值越可靠。SE值大于10%可能意味着估计值的不确定性较高，但并不一定意味着无法继续使用Kaplan-Meier曲线进行比较。需要根据具体情况来判断。

对于您的数据，下肢组只有20个样本，而上肢组有120个样本，这意味着您的下肢组的样本容量相对较小。在这种情况下，即使SE值大于10%，也可能可以使用Kaplan-Meier曲线进行比较，但需要注意SE值较大的结果可能不够可靠。同时，您可以尝试使用其他方法（例如Cox比例风险回归）来验证您的结果是否稳健。

关于审稿人的反馈，您可以在文章中描述并解释SE值较大的原因，并说明使用Kaplan-Meier曲线进行比较的局限性。如果您可以证明您的结果是可靠的，那么您的文章可能不会被拒绝。对于次级通畅率，如果SE值小于0.1，则使用Kaplan-Meier曲线进行比较是合适的。

总之，使用生存分析进行数据分析时，需要结合具体情况来判断是否可以使用Kaplan-Meier曲线进行比较，以及如何解释结果。

可以用生存分析绘制KM曲线来分析