危险因素筛选或探索是医学研究中的一大类目的，很多临床医生都会通过已有的数据，确定一个医学结局，然后分析这一结局跟哪些因素有关，或者说，哪些因素可能是该结局发生的独立影响因子。

纵观医咖会推送过的内容，有10多篇Cox回归相关的文章：从概念，到SPSS操作、Stata操作，样本量计算等，我们力求从理论到实操，帮助大家搞明白。这次合集，我们就来回顾一下这些文章，请收藏起来以备不时之需吧。

泊松回归主要适用于罕见结局发生率的分析，其数据特征一般为：发生率的分母相对于分子较大，或者事件发生于有限的时间、空间上。事件发生数量可以近似为服从泊松分布。常见的例子如，士兵意外死亡数量、电话拨打错误的数量、罕见疾病的发病率等。

2005年，NEJM发表了一篇文章《Statistical Methods in the Journal》，可以看到1978-1979，1989以及2004-2005年期间，NEJM发表的原始研究使用的统计方法总结。2017年，NEJM对此

在临床研究中，我们需要规范生存数据分析结果的报告形式，这样才能更好地回答研究问题。本文介绍生存分析需要报告的几个重要部分。