Cox回归

SPSS教程生存资料
问答

点击绿色“提问”按钮

  • 针对本文提问
  • 查看历史问答

长按鼠标选中正文某句话

  • 对选中的内容进行针对性提问
一、问题与数据

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。

 
三、SPSS操作
请先登录
这么重要的内容,赶快登录查看吧!
四、结果解释
请先登录
这么重要的内容,赶快登录查看吧!
五、撰写结论
治疗方式为影响肺癌的独立因素(P=0.029)。与常规药物相比,使用新药的肺癌患者的死亡风险低于使用常规药物的患者,HR=0.410(95% CI: 0.184-0.914)。
六、延伸阅读

Cox回归使用的前提是满足比例风险假定(PH假定),即主要研究因素(包括Covariates框中放入的其它协变量)的各层间均应满足PH假定。如果不满足,则应当将变量放入Strata框中进行分层变量控制。

 

具体如何判断各变量是否满足PH假定,以及如何设置Strata对话框对变量进行分层控制,咱们以后再聊。

请先登录
这么重要的内容,赶快登录查看吧!
描述问题
选择一个标签 (请选择一个与您问题最相符的标签)
提交问题
Next
Previous
描述问题
选择一个标签 (请选择一个与您问题最相符的标签)
提交问题
描述问题
选择一个标签 (请选择一个与您问题最相符的标签)
    提交问题