含時依協(xié)變量Cox風險模型臨床應用及SPSS實現(xiàn)_第1頁
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文檔簡介

1、含時依協(xié)變量的Cox風險模型的臨床應用及其SPSS實現(xiàn)劉競2015-8-17時依協(xié)變量 Time-dependent covariates（時依協(xié)變量，（時依協(xié)變量，T_COV_) 觀察期間取值會發(fā)生改變或效應會發(fā)生改變的協(xié)變量 離散型：離散型：骨髓移植患者的移植狀態(tài)，移植前為0，移植后為1；GVHD；CMV感染等 連續(xù)型：連續(xù)型：血壓、血藥濃度、病毒拷貝數(shù)等比例風險假定（PH假定） 比例風險（RR）: 該比值與h0（t）無關，且在時間t上為常數(shù)，稱為比例風險假定，即PH假定，即模型中協(xié)變量的效應不隨時間t而改變，比例風險由此得名。 Cox模型屬比例風險模型組，其應用的前提是滿足PH假定變量P

2、H假定成立不成立Cox比例風險模型Cox w/Time-Dep Cov 應用Cox進行生存分析的流程如何檢驗PH假定？（1） 分析生存分析Cox 依時協(xié)變量（2） 將待檢驗變量X轉(zhuǎn)化為時依協(xié)變量 X*ln（t） 即在模型中引入一個含時間與變量的交互作用項，然后檢測該項的顯著性（3） 選擇“模型”設置時間和狀態(tài)、協(xié)變量進入（4）分析結(jié)果P0.05 不不滿足滿足PH假定假定P0.05 滿足滿足PH假定假定（5）結(jié)論四個變量均滿足PH假定，即可以應用Cox比例風險模型進行生存分析Cox w/Time-Dep Cov 的SPSS實現(xiàn)尋找最佳分界點，建立分段Cox模型以t=為分界點，假設t 時，風險為exp（ 1），為基準風險 則t 時，風險相對增加exp（ 2）（1）尋找最佳分界點 嘗試法：選擇最大對數(shù)偏似然對應的時間點為最佳分界點 =12 =24 =36 =24 是最佳分界點是最佳分界點（2）建立T_COV_變量，通過含時依協(xié)變量Cox模型進行生存分析 結(jié)果分析24月之前，relapse回歸系數(shù)為2.107，相對危險度RR=exp（2.107）=8.22324月之后，relapse的回歸系數(shù)為2.107-1.765=0.342，RR=exp（2.107-1.765）=exp（0.342）=1.408回歸系數(shù)回歸系數(shù)P值值RR=exp（B)函數(shù)的算法 LN(X)

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