COX回归模型在临床医学科研中的价值

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The Values of COX Regression Model in the Clinical Medicine Research

Guangdong General Hospital, Guangdong Cardiovascular Institute, Guangdong Academy of Medical Sciences, Guangzhou 510080, China

摘要: 在临床医学科研中常会遇到生存数据的统计学处理分析问题,而比例危险率回归模型（简称COX回归模型）常用来进行影响生存时间的多因素分析;故在论文撰写中需根据科研设计类型和研究变量特征,进行合理的临床流行病学和医学统计学思维,以便得到正确结果。
- 生存数据 /
- 完全数据 /
- 截尾数据 /
- 比例危险率回归模型（COX回归模型）
Abstract: It’s a common situation for a survival data statistics in the clinical researches. Proportional hazards regression model is often applied for the multivariate analysis on survival time. So, it’s necessary to have a correct thinking in clinical epidemiology and medical statistics for the good paper-writing, which is based on the research-type and variable-characteristic, as to achieve a correct result.
- survival data /
- completed data /
- censored data /
- proportional hazards regression model（COX regression model）

[1]	方积乾. 医学统计学与电脑实验 [M]. 第3版. 上海: 上海科学技术出版社, 2006: 62-80.
[2]	高惠璇,李贵斌,耿直,等编译. SAS系统·SAS/STAT软件使用手册 [M]. 北京: 中国统计出版社, 1997: 309-338.
[3]	刘勤,金丕焕. 分类数据的统计分析及SAS编程 [M]. 上海: 复旦大学出版社, 2002.
[4]	方积乾,孙振球. 卫生统计学 [M]. 第6版. 北京: 人民卫生出版社, 2008: 123-155.
[5]	王家良. 临床流行病学—临床科研设计、衡量与评价 [M]. 第2版. 上海: 上海科学技术出版社, 2001: 61-73.