非比例风险的Cox回归模型_分段模型
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非比例风险的Cox回归模型_分段模型详解
当风险比例假定在全程生存时间上不成立时，通过分段模型，我们可以在较短时间段内假设风险比例成立。这种方法将生存时间划分为多个区间，每个区间内拟合一个比例风险模型。选择最佳分割点是关键，通常选择中位生存时间附近，同时考虑样本量充足性。以《非比例风险的Cox回归模型_时依系数法》案例数据为例，该数据不满足风险比例，我们将使用COX分段模型来解决。
首先，计算得出中位生存时间为402天，化疗组为499.5天，放化疗联合组为254.5天。在构建时依协变量COX回归时，我们尝试将生存时间从200到1000天，每50天为一个尝试值，通过最小化的-2 Log Likelihood选择最佳切割点，如在300天时模型最优。
构建表达式后，分段分析显示当生存时间小于等于300天时，放化疗联合治疗的风险比单纯化疗高3.668倍，而超过300天时，风险比下降到0.547。在长期观察中，单纯化疗的风险更高。
分段模型处理数据时，会将生存时间超过300天的患者信息转化为300天的失访数据，便于在SPSS中分别进行短期和长期的COX回归分析。在Excel中，通过计算和重新定义变量实现数据分段。分段拟合后，短期模型满足比例风险假定，而长期模型则继续保持。
总结来说，分段Cox回归模型通过在不同时间区间内分别拟合比例风险模型，有效解决了非比例风险问题，提供了更精确的风险预测和解释。
