COX回归模型在临床医学科研中的价值.pdfVIP

2011年 2月 循证医学 Feb．2011 第 11卷第 1期 TheJournalofEvidence—BasedMedicine VoI_ll No．1 ． 循证医学中的医学统计学问题 · COX回归模型在临床医学科研中的价值 李 河， 郭 兰， 孙家珍 (广东省人民医院、广东省心血管病研究所、广东省医学科学院，广州510080) [摘 要] 在临床医学科研中常会遇到生存数据 的统计学处理分析 问题，而比例危险率回归模型 (简称 COX回归模型)常用来进行影响生存时间的多因素分析；故在论文撰写中需根据科研设计类型和研究变量特征， 进行合理的临床流行病学和医学统计学思维，以便得到正确结果。 [关键词] 生存数据；完全数据；截尾数据 ；比例危险率 回归模型(COX回归模型) [中图分类号] R195．1 [文献标识码 ] A [文章编号] 1671—5144(2011)01-0051—03 TheValuesofCOX RegressionM odelin theClinicalM edicine Research LIHe，GUO Lan，SUN Jia—zhen (GuangdongGeneralHospital，GuangdongCardiovascularInstitute，GuangdongAcademyof MedicalSciences，Guangzhou510080，China) Abstract： It’sacommonsituationforasurvivaldatastatisticsintheclinicalresearches． Proportionalhazards regressionmodelisoftenappliedforthemultivariateanalysisonsurvivaltime． So， it’Snecessarytohaveacorrect thinkinginclinicalepidemiologyandmedicalstatisticsofrthegoodpaper—writing，whichisbasedontheresearch—type andvariable—characteristic，astoachieveacorrectresult． Keywords： survivaldata； completeddata； censoreddata； proportionalhazardsregressionmodel(COX regressionmode1) 在临床医学科研 中常常会遇到如下生存研究 终点事件 (死亡)的时间未知 ；区间截尾数据为某 数据 ，如心脏瓣膜置换术后瓣膜存活时间研究、肿 个时间区间发生了终点事件(如死亡)但确切发生 瘤病人接受治疗后其生存时间研究等。生存数据 (死亡)时间未知。生存分析是需要同时考虑生存 (寿命数据)可分为完全数据和截尾数据。完全数 结果和生存时间的一种统计学方法 ，可以充分利 据如当病人确诊为某病 (或开始治疗)到病人死亡 用截尾数据的信息 ，对生存时间分布特征及生存 (或到治愈)为止所经历的全部时间。截尾数据 (或 时间的主要影响因素进行分析 。医学统计学中处 删失数据)中．左截尾数据为记录之前的某个时刻 理分析生存数据的统计学方法可简单划分为 ：参 发生了终点事件(如死亡)但确切发生 (死亡)时间 数分析法 (如指数分布、威布尔分布)、非参数分析 未知；右截尾数据为记录之后仍存活但确切发生 法 (寿命表法、KAPLAN．MEIER乘积极限法)、半参