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四大顶级期刊中BMJ于2025年7月发表了一篇题为“Dealing with continuous variables and modelling non-linear associations in healthcare data: practical guide.”文章，对在医学研究中如何更加合理处理连续性变量和非线性关联进行了详细的讨论。

在上一篇推文中，我们讨论了处理连续变量时简单分类和假设线性关系的弊端，并通过一个案例研究展示了这些方法的不足。详见：BMJ方法学重磅指南：在医学研究中如何更加合理处理连续性变量和非线性关联（一）

在这篇文章中，我们将深入探讨两种主流的非线性建模方法：限制立方样条（RCS）和分数多项式（FP），并比较它们的优缺点。

限制立方样条（RCS）

限制立方样条是一种灵活的建模方法，通过将连续变量分成多个区间，并在每个区间内拟合多项式函数，从而捕捉非线性关系。

其主要特点包括：

• 局部拟合：在每个区间内拟合多项式函数，能够捕捉变量在不同区间内的变化。