期刊简介
《医学临床研究》由湖南省卫生厅主管、湖南省医学会主办，经国家新闻出版总署批准（中国连续出版物号ISSN1671-7171，CN43-1382/R）的医学临床类科技期刊。原名《湖南医学》，1984年10月创刊，由我国著名医学专家柳用墨教授任主编，1985年2月正式出版发行，2002年更名为《医学临床研究》由双月刊改为月刊。20多年来，本刊先后获得国家、省级一级一类优秀科技期刊奖多项，2000年入选中国期刊方阵（双效期刊），2002年4月再进入科技部中国科技论文统计源期刊，入编《中国学术期刊光盘版》，被万方数据库全文收录。本刊的宗旨是：注重学术，讲求质量，力创精品，为医学临床事业和广大科技工作者服务。设有论著、临床研究（含药物与临床、检验与临床、医学影像、麻醉等）、诊疗经验、护理园地、病例报告、医院管理等常规栏目，间有院士（专家）论坛、院长笔谈、述评及专题论述等特色栏目。目前稿源已涉及全国各省、市（区）及香港特区。 《医学临床研究》为月刊，每月26日出版，大16开本，192页，铜板纸印刷，每期定价15.00元，全年12期，国内外公开发行，邮发代号42-13，全国各地邮局均可订阅，编辑部亦可办理邮购。邮局汇款：湖南省长沙市湘雅路30号（省卫生厅内）医学临床研究杂志社，邮编410008。银行汇款：开户名称：医学临床研究杂志社开户银行：中国银行长沙市湘雅支行开户账号：610657349900Email:jcr_cs.hn@vip.163.com网址： http://www.jcr.net.cn联系电话（传真）：0731-84824007。
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。