文章摘要
李卓颖,沈秋明,拓嘉怡,唐丹丹,肖宇轩,赵龙刚,项永兵.队列研究资料分析中Cox比例风险回归模型的时间尺度选择和应用[J].中华流行病学杂志,2022,43(12):2002-2007
队列研究资料分析中Cox比例风险回归模型的时间尺度选择和应用
Choice and application of time scale selection for Cox proportional hazards regression model in cohort studies
收稿日期:2022-07-20  出版日期:2022-12-17
DOI:10.3760/cma.j.cn112338-20220720-00644
中文关键词: 队列研究  Cox比例风险回归模型  危险因素  时间尺度
英文关键词: Cohort study  Cox proportional hazards regression model  Risk factor  Time scale
基金项目:国家重点研发计划(2021YFC2500404,2021YFC2500400)
作者单位E-mail
李卓颖 复旦大学公共卫生学院, 上海 200032
上海交通大学医学院附属仁济医院上海市肿瘤研究所癌基因及相关基因国家重点实验室/流行病学研究室, 上海 200032 
 
沈秋明 上海交通大学医学院附属仁济医院上海市肿瘤研究所癌基因及相关基因国家重点实验室/流行病学研究室, 上海 200032  
拓嘉怡 上海交通大学医学院附属仁济医院上海市肿瘤研究所癌基因及相关基因国家重点实验室/流行病学研究室, 上海 200032  
唐丹丹 上海交通大学医学院附属仁济医院上海市肿瘤研究所癌基因及相关基因国家重点实验室/流行病学研究室, 上海 200032  
肖宇轩 上海交通大学医学院附属仁济医院上海市肿瘤研究所癌基因及相关基因国家重点实验室/流行病学研究室, 上海 200032  
赵龙刚 南卡罗莱纳大学阿诺德公共卫生学院流行病学与生物统计系, 哥伦比亚 29201  
项永兵 上海交通大学医学院附属仁济医院上海市肿瘤研究所癌基因及相关基因国家重点实验室/流行病学研究室, 上海 200032 ybxiang@shsci.org 
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中文摘要:
      Cox比例风险回归模型(Cox模型)是时间-事件数据分析中常用的多因素分析方法,拟合Cox模型时一个关键问题是如何选择合适的与结局事件发生相关的时间尺度。目前国内开展的队列研究在资料分析中较少关注Cox模型的时间尺度选择问题。本研究对文献报道中常见的几种时间尺度选择策略进行简要介绍和比较;并利用上海女性健康队列资料,以中心性肥胖与肝癌发病风险的关联为例,说明选择不同时间尺度的Cox模型对数据分析结果的影响;在此基础上提出几点Cox模型时间尺度选择上的建议,以期为队列研究资料的分析提供参考。
英文摘要:
      Cox proportional hazards regression model (Cox model) is the most commonly used multivariate approach in time-to-event data analysis. A vital issue in fitting Cox model is choosing the appropriate time scale related to the occurrence of the outcome events. However, few domestic studies have focused on selecting and applying time scales for Cox model in the analysis of cohort study data. This study briefly introduced and compared several time scales in the reports from literature; and used data from the Shanghai Women's Health Study to illustrate the impact of different time scales on data analysis results, using the association between central obesity and the risk of liver cancer as an example. On this basis, several suggestions on selecting time scales in Cox model are proposed to provide a reference for the analysis of cohort study data.
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