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文档简介

含时依协变量Cox风险模型临床应用及SPSS实现第1页/共16页时依协变量Time-dependentcovariates（时依协变量，T_COV_)观察期间取值会发生改变或效应会发生改变的协变量离散型：骨髓移植患者的移植状态，移植前为0，移植后为1；GVHD；CMV感染等连续型：血压、血药浓度、病毒拷贝数等第2页/共16页比例风险假定（PH假定）比例风险（RR）:该比值与h0（t）无关，且在时间t上为常数，称为比例风险假定，即PH假定，即模型中协变量的效应不随时间t而改变，比例风险由此得名。Cox模型属比例风险模型组，其应用的前提是满足PH假定第3页/共16页变量PH假定成立不成立Cox比例风险模型Coxw/Time-DepCov应用Cox进行生存分析的流程第4页/共16页如何检验PH假定？（1）分析——生存分析——Cox依时协变量第5页/共16页（2）将待检验变量X转化为时依协变量X*ln（t）即在模型中引入一个含时间与变量的交互作用项，然后检测该项的显著性第6页/共16页（3）选择“模型”——设置时间和状态、协变量——进入第7页/共16页（4）分析结果P<0.05不满足PH假定P≥0.05满足PH假定第8页/共16页（5）结论四个变量均满足PH假定，即可以应用Cox比例风险模型进行生存分析第9页/共16页Coxw/Time-DepCov的SPSS实现寻找最佳分界点，建立分段Cox模型以t=τ为分界点，假设t<τ时，风险为exp（β1），为基准风险

则t≥τ时，风险相对增加exp（β2）第10页/共16页（1）寻找最佳分界点尝试法：选择最大对数偏似然对应的时间点为最佳分界点第11页/共16页

Τ=12

Τ=24

Τ=36

Τ=24是最佳分界点第12页/共16页（2）建立T_COV_变量，通过含时依协变量Cox模型进行生存分析

第13页/共16页结果分析24月之前，relapse回归系数为2.107，相对危险度RR=exp（2.107）=8.22324月之后，relapse的回归系数为2.107-1.765=0.342，RR=exp（2.107-1.765）=exp（0.342）=1.408回归系数P值RR=exp（B)第14页/共16页函数的算法LN(X)：X的自然对数，LN(X)=eXExp（Y

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