期刊简介
《临床医学工程》杂志是经国家新闻出版总署批准（新出报刊〔2008〕946号），由国家医疗保健器具工程技术研究中心（广东省医疗器械研究所）主办的学术类科技期刊，以“服务于临床医务工作者和医学工程人员”为办刊宗旨。国内统一刊号：CN 44-1655/R，国际标准刊号：ISSN 1674-4659；国内邮发代号：46-130，国外发行代号：M8885。 《临床医学工程》刊名由第十一届全国人大常委会副委员长，九三学社中央主席，中国科学技术协会主席，北京大学医学部主任、教授，中国科学院院士韩启德题写。 《临床医学工程》为“中国学术期刊综合评价数据库统计源期刊”（编号：ZY0849），中国知网（CNKI）全文收录期刊；“中国核心期刊（遴选）数据库收录期刊”（编号GD084），万方数据-数字化期刊群（Wanfangdata）全文收录期刊；“中文科技期刊数据库（全文版）收录期刊”（编号06－1063）；中国人民解放军医学图书馆“中国生物医学期刊引文数据库”收录期刊；Airiti Library（台湾华艺线上图书馆）全文收录期刊。据中国科学技术信息研究所、万方数据股份有限公司编制的《2013年版中国期刊引证报告》，《临床医学工程》杂志影响因子（Impact Factor，IF）为0.526。 刊期及出版日：月刊，每月15日出版 国内发行：广东省报刊发行局 订阅零售：全国各地邮局（所） 国外发行：中国国际图书贸易总公司 本刊文章不接排，不转版，方便查阅，方便复印。 欢迎临床医护、医学工程等人士投稿。 优先刊登基金课题论文，硕士和博士研究生毕业论文。
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：
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）。
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）
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。
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。