哈尔滨医科大学学报杂志

期刊简介

      《哈尔滨医科大学学报》创刊于1951年,是由黑龙江省教育厅主管、哈尔滨医科大学主办、《哈尔滨医科大学学报》编辑部承办的医学综合性学术刊物。主编:杨宝峰校长。该刊的栏目设置为:论著(基础医学、临床医学、预防医学),经验交流,技术与方法,综述等。主要刊登哈尔滨医科大学教师、研究生、医务人员、科研人员及海内外校友在科研、医疗和边缘学科等领域的研究成果及综述性文章。《学报》曾先后获得全国高等学校自然科学学报优秀编辑质量三等奖;全国高等医学院校学报质量二等奖;全国优秀科技期刊三等奖;全国高校自然科学学报及教育部优秀科技期刊三等奖;全国高校优秀科技期刊二等奖;黑龙江省高等学校自然科学学报优秀编辑质量一等奖;黑龙江省优秀科技期刊二等奖;《中国学术期刊(光盘版)检索与评价数据规范》执行优秀奖。2001年成为“中国期刊方阵双效期刊”。2004年被编入《中文核心期刊要目总览》(第四版)。该刊已被《中国科学引文数据库》、《万方数据-数字化期刊群》、《中国科技期刊精品数据库》、《中国学术期刊(光盘版)数据库》、《中国学术期刊综合评价数据库》、《中文生物医学期刊数据库》、《中文科技期刊数据库》、《中国医学文摘》(7个分册)等收录。                

医学论文写作中Cox比例风险模型统计分析工具详解

时间:2024-03-22 09:55:13

Cox比例风险模型,又称Cox回归模型,是由英国统计学家D.R.Cox在1972年提出的一种半参数回归模型。该模型以生存结局和生存时间为应变量,可同时分析众多因素对生存期的影响,能分析带有截尾生存时间的资料,且不要求估计资料的生存分布类型。由于其优良的性质,该模型自问世以来,在医学随访研究中得到广泛的应用,是迄今生存分析中应用最多的多因素分析方法。

Cox比例风险模型基于比例风险假设,即任意两个个体的风险函数之比不随时间变化,或者说风险比保持恒定。该模型中的预测变量(或称为解释变量)可以是连续性变量,也可以是二分类或分类变量。

此外,Cox比例风险模型可用于估计生存函数和风险函数,并通过计算风险比(hazard ratio)来评估各因素对生存时间的影响程度。在实际应用中,该模型还可用于比较不同治疗方法的疗效差异、预测患者的生存时间等。


当研究某种疾病患者的生存时间及其与各种影响因素的关系时,Cox比例风险模型是一个常用的统计分析工具。以下是一个简化的实例来说明Cox比例风险模型的应用。

研究目的:评估某种新药物对肺癌患者生存时间的影响,同时考虑其他潜在的影响因素,如患者的年龄、性别和癌症分期。

数据收集:收集一组肺癌患者的数据,包括患者的生存时间(从确诊到死亡或研究结束的时间)、是否接受新药物治疗(是/否)、年龄、性别和癌症分期等信息。

Cox比例风险模型构建:

  1. 因变量:生存时间(通常表示为“时间”)和生存状态(通常表示为“状态”,其中1表示事件发生,即死亡;0表示被删失,即研究结束时患者仍存活或失访)。

  2. 自变量:

    • 治疗组别(接受新药物治疗 vs. 未接受新药物治疗)

    • 年龄(连续变量或分类变量)

    • 性别(男性 vs. 女性)

    • 癌症分期(I期、II期、III期、IV期)

  3. 模型假设:Cox比例风险模型假设在任意时间点,接受新药物治疗的患者与未接受新药物治疗的患者的风险比(hazard ratio)是恒定的,即不随时间变化。同样,其他协变量的效应也是比例性的。

  4. 模型拟合与结果解释:使用统计软件(如R、SAS、SPSS等)拟合Cox比例风险模型,并输出各协变量的估计系数、风险比及其95%置信区间。风险比大于1表示该因素增加死亡风险,小于1表示降低死亡风险。例如,如果新药物治疗的估计风险比为0.75(95% CI: 0.60-0.95),则表明接受新药物治疗的患者死亡风险降低了25%(相对于未接受新药物治疗的患者)。

实例分析:
假设我们收集了100名肺癌患者的数据,并使用Cox比例风险模型进行分析。结果显示,新药物治疗、年龄、性别和癌症分期均对生存时间有显著影响。具体来说:

  • 接受新药物治疗的患者的死亡风险降低了30%(风险比=0.70,95% CI: 0.50-0.98)。

  • 年龄每增加10岁,死亡风险增加20%(风险比=1.20,95% CI: 1.05-1.37)。

  • 男性患者的死亡风险是女性患者的1.5倍(风险比=1.50,95% CI: 1.00-2.25)。

  • 癌症分期越高(即病情越严重),死亡风险也越高(例如,IV期患者的死亡风险是I期患者的3倍)。

这些结果有助于我们了解各种因素对肺癌患者生存时间的影响,并为临床决策提供支持。然而,需要注意的是,Cox比例风险模型的假设在实际应用中可能不成立,因此需要进行适当的模型诊断和验证。