Cox回归
2018-01-08 来源: 医咖会 作者: 张耀文聂晓璐

一、问题与数据

某研究者拟观察某新药的抗肿瘤效果,将70名肺癌患者随机分为两组,分别采用该新药和常规药物进行治疗,观察两组肺癌患者的生存情况,共随访2年。研究以死亡为结局,两种治疗方式为主要研究因素,同时考虑调整年龄和性别的影响,比较两种疗法对肺癌患者生存的影响是否有差异。变量的赋值和部分原始数据见表1和表2。

 

表1. 肺癌患者生存的影响因素与赋值

表2. 两组患者的生存情况

二、对问题分析

该研究以死亡为结局,治疗方式为主要研究因素,每个研究对象都有生存时间(随访开始到死亡、失访或随访结束的时间),同时考虑调整年龄和性别的影响。欲了解两种疗法对肺癌患者生存的影响是否有差异,可以用Cox比例风险模型(Cox proportional-hazards model,也称为Cox回归)进行分析。

 

实际上,Cox回归的结局不一定是死亡,也可以是发病、妊娠、再入院等。其共同特点是,不仅考察结局是否发生,还考察结局发生的时间。

 

在进行Cox回归分析前,如果样本不多而变量较多,建议先通过单变量分析(KM法绘制生存曲线、Logrank检验等)考察所有自变量与因变量之间的关系,筛掉一些可能无意义的变量,再进行多因素分析,这样可以保证结果更加可靠。即使样本足够大,也不建议把所有的变量放入方程直接分析,一定要先弄清楚各个变量之间的相互关系,确定自变量进入方程的形式,这样才能有效的进行分析。

 

单因素分析后,应当考虑应该将哪些自变量纳入Cox回归模型。一般情况下,建议纳入的变量有:1)单因素分析差异有统计学意义的变量(此时,最好将P值放宽一些,比如0.1或0.15等,避免漏掉一些重要因素);2)单因素分析时,没有发现差异有统计学意义,但是临床上认为与因变量关系密切的自变量。

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