期刊简介
《职业与健康》杂志，为半本月刊，是中华预防医学会系列杂志的“优秀期刊”。系中华预防医学会和天津市疾病预防控制中心(含天津市劳动卫生职业病研究所)主办,由中华全国总工会和国家安全生产监督管理局安全科学技术研究中心、苏州方疾病预防控制中心及天津市永久医院协办，是国内外公开发行的国家级预防医学综合性大型医学科技期刊。《职业与健康》杂志已被中国科技统计源期刊(中国科技核心期刊)、中国期刊全文数据度(CJFK)、美国化学文摘(CA)、万方——数字化期刊群等科技数据库收录。其内容是以职业医学、预防保健、基础医学为中心的全科医学范畴。以反映和交流全国各地职业卫生与职业病防治、卫生保健等科学实验与临床实践经验资料为主体，以全刊的学术性与实用性相结合为其特点，是面向国内外公开发行的一本全科医学杂志。 本刊欢迎下列来稿：职业及环境有害因素对人体影响的基础性研究;职业流行病学和现场劳动卫生学调查;职业病临床分析、诊治新法、病例报告或讨论;化学中毒事故的现场抢救、医疗及急救;工业卫生管理、卫生标准、卫生毒理学研究及环境有害因素监测技术;劳动防护工程技术及评价;卫生监督管理经验交流;与职业相关疾病或新危害因素的调查与研究;食品卫生监督与管理;学校卫生;农村卫生等。地址：天津市河东区华龙道76号。邮政编码：300011电话：(022)24333470，24333471传真：(022)24333470，24333471E-mail:zgzyyjk@yahoo.com.cn
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。