文章摘要
项永兵,高玉堂.分组Cox模型及其在癌症预后因素研究中的应用[J].中华流行病学杂志,1994,15(1):46-50
分组Cox模型及其在癌症预后因素研究中的应用
Grouped Cox Regression Model and Its Application in Study of Prognostic Factors on Cancer
收稿日期:1993-05-12  出版日期:2021-05-24
DOI:
中文关键词: 比例危险回归模型  分组Cox模型  广义线性模型  肺癌
英文关键词: Proportional hazards regression model  Grouped Cox model  GLM  Lung cancer
基金项目:
作者单位
项永兵 上海市肿瘤研究所流行病学研究室 200032 
高玉堂 上海市肿瘤研究所流行病学研究室 200032 
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中文摘要:
      Cox比例危险回归模型是医学随访研究、临床试验研究中分析生存资料最常用的多因素分析方法,但它不适合于处理分组生存资料或重叠严重的大样本生存数据。笔者对分组比例危险回归模型及其在大样本寿命表生存资料分析中的应用进行了讨论。最后结合实例借助于GLIM软件探讨它在肺癌随访资料预后因素分析中的应用。
英文摘要:
      Cox proportional hazards regression model is the most popular multivariate regression model for analysis of survival data in medical follow-up studies and clinical trials, but it is unable to handle grouped survival data or large data sets with many tied failure times adequately. This paper explores the grouped proportional hazards regression model (GPH model) and its use in analysis of large data sets presented in life tables. By use of the data in a lung cancer follow-up study conducted in urban area of Shanghai, the authors give an example in detail for analysing prognostic factors of lung cancer by using GLIM.
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