糖尿病肾脏疾病预后影响因素的COX比例风险回归模型分析

目的基于COX比例风险回归模型分析糖尿病肾脏疾病(diabetic kidney disease,DKD)预后的影响因素,为临床早期评估和防治DKD提供科学的依据。方法收集多中心(河南中医药大学第一附属医院、河南中医药大学第三附属医院、河南省中医院及郑州市人民医院)2010—2021年就诊治疗的DKD患者资料,包括一般资料、实验室指标、中医辨证分型及中医药治疗,以肾小球滤过率(eGFR)下降≥50%、血肌酐(Scr)翻倍、DKD 5期、死亡为结局指标,随访其发生时间及情况,利用COX比例风险回归模型分析筛选DKD预后影响因素。结果本研究最终纳入1947例患者,随访时间为4.65(4.557~4.746)年,发生复合终点事件305例(15.67%)。单因素COX回归分析结果表明,不同年龄、DKD病程≥4年、饮酒史、吸烟史、高血压、冠心病、脑血管病、糖尿病足、糖尿病眼病、糖化血红蛋白(HbA1c)、血尿酸(SUA)、Scr、24 h尿蛋白定量(24 h-UTP)、eGFR、湿热血瘀证、脾肾气虚兼湿聚血瘀证、脾肾阳虚兼血瘀证、中药熏洗、服用中药患者DKD预后情况比较,差异有统计学意义(P<0.05)。多因素COX回归分析结果表明,年龄[HR(95%CI)=2.52(1.92,3.30)]、DKD病程[HR(95%CI)=1.62(1.09,2.42)]、吸烟史[HR(95%CI)=1.61(1.13,2.29)]、饮酒史[HR(95%CI)=1.41(1.01,1.95)]、脑血管病[HR(95%CI)=1.33(1.01,1.75)]、糖尿病眼病[HR(95%CI)=1.43(1.13,1.82)]、SUA[HR(95%CI)=1.72(1.26,2.33)]、24 h-UTP[HR(95%CI)=1.48(1.14,1.91)]、脾肾气虚兼湿聚血瘀证[HR(95%CI)=2.22(1.44,3.43)]与DKD发生终点事件的风险关系密切(P<0.05),服用中药[HR(95%CI)=2.57(2.00,3.31)]能够减少终点事件的发生(P<0.05)。结论年龄、DKD病程、吸烟史、饮酒史、脑血管病、糖尿病眼病、SUA、24 h-UTP、脾肾气虚兼湿聚血瘀证是影响DKD患者预后的危险因素,而服用中药治疗为其保护因素。

急性硬膜下血肿患者围术期继发颅内高压的Cox比例风险预测模型的建立及评价

目的构建急性硬膜下血肿(ASDH)患者围术期继发颅内高压的Cox比例风险预测模型,并对其效能进行验证。方法回顾性收集78例ASDH患者的临床资料,按围术期继发颅内高压情况将其分为继发组(25例,围术期继发颅内高压)和对照组(53例,围术期未继发颅内高压)。比较2组患者人口统计学指标、合并症、临床生化指标及影像学资料等因素的差异。应用Cox比例风险模型对ASDH患者围术期继发颅内高压的可能影响因素进行多因素分析。建立ASDH患者围术期继发颅内高压的预测模型并测算Harrell′s C指数以评估模型预测的准确度。通过列线图及校准曲线评估该模型预测风险概率与实际风险概率的符合程度。结果全组半年随访率为89.74%(70/78)。继发组年龄、吸烟史、高血压病、糖尿病、术前格拉斯哥昏迷量表(GCS)评分、格拉斯哥预后量表(GOS)评分、复合型血肿、颅内血肿体积、平均动脉压、糖化血红蛋白(HbA1c)、国际标准化比值(INR)、白细胞介素-6(IL-6)、降钙素原(PCT)与对照组比较,差异有统计学意义(P<0.05)。年龄(OR=2.895,95%CI:1.264~6.633,P=0.022)、吸烟史(OR=2.146,95%CI:1.029~4.475,P=0.036)、GOS评分(OR=0.288,95%CI:0.112~0.741,P=0.015)、HbA1c(OR=3.325,95%CI:1.243~8.894,P=0.028)、INR(OR=2.746,95%CI:1.203~6.267,P=0.027)、PCT(OR=3.426,95%CI:1.335~8.795,P=0.019)是ASDH患者围术期继发颅内高压的独立影响因素,Harrell′s C指数为0.812(95%CI:0.789~0.872)。列线图及校准曲线显示实际风险与模型预测风险存在较好的一致性。结论急性硬膜下血肿患者的Cox比例风险模型预测围术期继发颅内高压风险的准确度高,适宜临床推广。

基于函数型Cox比例风险模型的基因–基因交互效应分析及在眼病中的应用

疾病关联性研究存在大量的基因与基因的交互效应(gene-gene interaction)和基因与环境因素的交互效应(gene-environment interaction)分析,以上交互效应对个体化诊疗具有极为重要的参考价值。针对基因与基因交互效应,本文提出了一种具有函数交互效应的Cox比例风险模型。该方法将基因的多个单核苷酸多态性(SNP)之间的交互效应进行函数化处理,大大降低了待估参数的维数。基因–基因的交互作用的假设检验采用似然比(LRT)检验统计量。经模拟研究表明,所提方法能够较好地控制第I类错误率,功效也比较高。实例分析表明,利用所提出的方法能够有效地检测出与老年黄斑变性和白内障(AREDS)相关联的基因–基因交互作用。

基于Cox比例风险模型的交通违法间隔时间研究

为探寻驾驶员因素和时间因素对城市道路机动车交通违法间隔时间的影响,收集机动车驾驶员交通违法的间隔时间和驾驶员年龄、累计积分等数据,清洗后得到包含10个影响因素的基础数据;基于生存分析算法,采用Cox比例风险回归模型,从各变量对再次发生交通违法间隔时间的影响方面,研究驾驶员交通违法的间隔时间差异,以及影响驾驶员发生再次违法的关键因素。结果表明:交通违法时间间隔受年龄、累计积分、月份3个因素显著影响;33~44岁的驾驶者再次违法率最大,大于60岁的驾驶者再次违法率最小;驾驶员累计积分与生存曲线陡峭程度为正相关关系,累计积分与驾驶者再次违法率为正相关关系;相同间隔时间下,11月生存率最高,1月生存率最短。

卵巢癌术后患者Cox比例风险模型的构建与验证

目的基于常规临床资料构建卵巢癌术后患者预后模型,初步探讨影响生存的因素,为预后评估提供参考。方法回顾性分析293例卵巢癌术后患者的临床资料及随访结局,通过Cox比例风险回归法构建预后模型,采用受试者工作特征(ROC)曲线评价模型的预测效能,基于模型分值的P_(25)和P_(75)为界点将具有完整随访结局的患者分为低、中、高风险组,Kaplan-Meier法进行生存分析以验证模型的预后分类能力。结果(1)多因素Cox回归分析显示:年龄、FIGO分期、肿瘤直径、淋巴结转移、远处转移、腹水、术前PLT与患者生存预后独立相关(P<0.05)。以上述指标构建Cox比例风险模型,计算公式:风险指数(risk index,RI)=0.452年龄(50-60)岁+0.799年龄(>60岁)+0.297FIGO分期+0.281淋巴结转移+0.774远处转移+0.473腹水+0.239肿瘤直径+0.402术前PLT(≥300×10^(9)/L)。(2)ROC分析显示:RI预测3年死亡的ROC曲线下面积(AUC)是0.71(95%CI:0.646-0.774),以RI=1.869为截断点(Youden指数最大),预测的敏感性和特异性分别0.754和0.589。RI预测5年死亡的AUC是0.753(95%CI:0.679-0.827),当RI=1.767时,敏感性为0.737,特异性为0.750。(3)生存分析显示,低风险组、中风险组和高风险组的生存曲线无交叉平行下移,三组中位生存时间分别为44(95%CI:35.433-52.567)个月、36(95%CI:29.745-42.255)个月和23(95%CI:13.171-32.829)个月,累积生存率有显著统计学差异(χ^(2)=23.762,P=0.000)。结论本研究构建的Cox比例风险模型对卵巢癌术后患者预后预测具有良好的效能,有助于卵巢癌患者预后分层和高风险人群的识别。

限制性立方样条Cox比例风险模型在肿瘤预后分析中的应用

目的探讨限制性立方样条Cox比例风险模型在肿瘤预后分析中的应用。方法应用限制性立方样条Cox比例风险模型分析686名原发性乳腺癌患者预后情况,比较限制性立方样条Cox比例风险模型与传统Cox比例风险模型的一致性指数(concordance index,C-index)、净重分类改善指标(net reclassification improvement,NRI)、综合判别指数(integrated discrimination improvement,IDI)以及校准度(calibration)。结果初次手术年龄、阳性淋巴结数、孕激素受体及雌激素受体与乳腺癌复发之间存在非线性关联。当预测时间小于511天时,传统Cox比例风险模型的C-index优于限制性立方样条Cox比例风险模型;当预测时间大于511天时,限制性立方样条Cox比例风险模型的C-index优于传统Cox比例风险模型。限制性立方样条Cox比例风险模型在NR、IDI以及校准度均优于传统Cox比例风险模型,且未出现过度拟合现象,在原发性乳腺癌患者的预后分析中具有较好的预测价值。结论尽管限制性立方样条受到样条函数节点个数及位置的影响,且高次项的存在会影响模型的可解释性,但当随访数据不满足传统Cox比例风险模型的对数线性假定时,限制性立方样条Cox比例风险模型拟合自变量的非线性关系在肿瘤预后分析中仍表现出优势。

基于Cox比例风险模型的电力电缆故障影响因素分析

电力电缆故障信息的深层次挖掘可提高对电缆故障影响因素的分析。因此,针对某供电公司10 k V电力电缆故障数据,运用统计学模型—Cox比例风险模型,定量分析了电缆故障影响因素,用以指导电缆采购、施工、运行和维护。为确保数据分析的准确性,提出了电缆数据预处理原则,探讨了合适的样本量大小。运用Cox比例风险模型对电缆故障影响因素进行单因素分析;运用Logistic回归模型确定了电缆故障影响因素类别,并统计计算了各电缆故障影响因素对应的电缆故障率,确定了各影响因素组成元素的相对危险程度,最终证明了Cox比例风险模型分析结果的正确性。结果表明:本体生产厂家M1、附件生产厂家N1、施工单位I3对应的电缆故障率最高分别为0.33、0.29、0.218,企业在进行电缆采购、施工、维护时应着重关注这3家单位。

Cox比例风险模型在原发性肝癌患者凝血功能分析中的应用

目的应用Cox比例风险模型探讨原发性肝癌的临床分期和患者生存期与凝血功能的相关性,为临床治疗和预后提供可靠的评价指标。方法对228例原发性肝癌患者、52例普通肝病患者和52例健康对照者进行了血浆凝血功能检测,并观察肝癌分期与凝血功能的关系;进行随访并收集相关的预后资料。采用Cox比例风险模型分析凝血指标和原发性肝癌晚期患者生存期及血栓性疾病的关系。结果原发性肝癌患者凝血指标变化不仅与健康对照组的差异显著,而且随着肝癌分期程度的加重,凝血功能障碍加剧(P<0.05);D-聚体(D-dimer)、纤维蛋白原降解产物(FDP)、纤维蛋白原(FIB)和血小板(PLT)水平与晚期肝癌患者的远期生存呈负相关。结论凝血功能指标的检测能从多方面及时、准确地反映肝癌患者肝脏的损害程度及危险程度,动态地观察凝血功能指标有利于对肝癌患者的病情进行更好的监测和治疗。

基于密度依赖模型的建筑企业死亡率

基于密度依赖理论及其分析方法,研究建筑企业死亡率密度依赖过程及其影响因素,并以江苏省建筑企业1989—2007年数据为例,建立企业-年数据结构,运用Cox比例风险模型进行实证分析.研究结果表明,产业层面的演化过程对建筑企业的死亡具有显著影响,但这种影响并不符合一般产业中密度依赖模型所得出的结果.种群密度对建筑企业死亡率的影响主要表现为随种群密度的增大而不断上升,但这一过程也同时受到组织年龄的影响.除此之外,建筑企业规模、宏观环境因素等也对企业死亡率有影响作用.

不同删失比例下AFT模型与Cox模型表现比较的模拟研究

目的评价当生存数据出现不同删失比例的条件下,AFT模型和Cox模型的表现优劣。方法采用自编SAS宏程序模拟不同参数设置、不同比例均匀删失的Weibull分布,分别采用AFT模型和Cox模型对模拟产生的数据进行拟合,并从偏倚、准确性和覆盖程度三个指标对两个模型的表现进行评价。结果在分布参数和自变量效应值固定的情况下,AFT模型在参数估计偏倚和准确性两方面的表现却始终优于Cox模型。删失比例越大,AFT模型的表现相对而言越优异。而在覆盖程度方面,对于相同参数设置及删失比例的模拟数据,两个模型的表现相似。结论 AFT模型的总体表现优于Cox模型,当删失生存数据同时满足两类模型的应用条件时,应该优先选择偏倚更小、准确性更高的AFT模型进行分析。

基于变量聚类和COX比例风险模型的企业财务预警研究

以沪深两市A股上市的制造企业为样本,运用变量聚类方法,从32个财务与非财务指标中选取11个指标作为财务预警典型指标,在此基础上,建立COX比例风险模型。通过COX比例风险模型实证研究发现:速动比率、股东权益相对年初增长率、资产负债率为危险因素,增加了发生财务困境的危险性;总资产周转率、独立董事比例为保护因素,降低了发生财务困境的危险性。通过COX比例风险模型的判别能力检验,COX模型针对训练样本和测试样本的综合识别准确率均达到80%以上。研究结果证实,COX比例风险模型具有较好的财务预警判别能力。

Cox比例风险Frailty模型简介与软件实现

目的介绍Cox比例风险Frailty模型的原理及其在SAS 9.3软件中的实现过程。方法利用具体数据的分析过程介绍Cox比例风险Frailty模型在SAS 9.3软件中的实现,并比较Cox比例风险模型与Cox比例风险Frailty模型的分析效果。结果 Frailty项对数变换后的方差估计值为0.831,与0比较差异有统计学意义,有必要在Cox比例风险模型中加入Frailty项。结论 Cox比例风险Frailty模型能够揭示资料的异质性,准确地分析因素对结局变量的影响,获得更为客观的分析结论。

Cox回归模型比例风险假定的检验方法研究

生存分析（survival analysis）是一系列处理＂事件发生时间＂变量的统计方法总称,常用于研究疾病的发生、转归、痊愈和死亡。Cox比例风险回归模型（Cox proportional hazards regression model）作为生存分析中最重要的多因素分析方法之一,被广泛应用于临床随访资料的危险因素筛选及预测。

Cox比例风险回归模型的贝叶斯估计方法研究

Cox比例风险回归模型是目前进行多因素生存分析最常用的半参数模型，由于其兼有参数模型和非参数模型的优点，并可以在数据不完全的情况下分析研究对象生存时间的影响因素，因而得到了广泛的应用。

检查Cox模型比例风险假定的几种图示法

目的 检查Cox模型比例风险假定图示法的应用与比较。方法 介绍了基于Cox模型与kaplan -meier法生存估计比较、Cox模型累积风险函数、schoenfeld残差和score残差的图示法。结果 上述几种图示法均可不同程度地检查PH假定。结论 建议使用schoenfeld残差图和score残差图 ,除评价PH假定外 ,前者可提供LHRF的非参数估计 。

基于Cox比例危险模型的制造业财务困境恢复研究

利用生存分析中的Cox比例危险模型,对上市公司陷入财务困境后影响其成功恢复的因素进行实证研究。研究发现:困境公司能否顺利摆脱困境受到财务和公司治理因素的共同影响,财务因素中盈利能力的影响最为显著,而变更管理层对困境公司的恢复也有积极影响;此外,在困境发生后进行资产重组和关联交易的企业更容易恢复。鉴于资产重组和关联交易的目前发展现状,不断完善此类活动的信息披露机制并加强对此类活动的监管显得十分必要。

63例口服百草枯中毒患者预后早期评价的Cox比例风险模型分析

目的:对早期评估百草枯中毒预后的相关因素进行评价。方法:随访63例口服百草枯中毒患者,在中毒24小时内统计年龄、口服量、洗胃时间、血液净化时间、口腔溃疡临床分级、白细胞、尿素氮、淀粉酶、心肌酶同工酶(CK-MB)等9项相关因素,应用Cox比例风险模型检验各因素与百草枯中毒后生存时间的关系。结果:年龄、口服量、血液净化时间、口腔溃疡临床分级、白细胞计数、血清淀粉酶是早期评估百草枯中毒患者预后的6个主要因素。洗胃时间、血清尿素氮、血清CK-MB对早期评估预后无显著性差异。结论:应用Cox模型能够分析百草枯中毒患者的预后因素。年龄、口服量、血液净化时间、口腔溃疡临床分级、白细胞计数、血清淀粉酶是早期评估百草枯中毒患者预后的6个主要因素。

利用三次样条函数考察Cox模型比例风险假定

目的 介绍一种检查Cox模型比例风险假定的假设检验方法。方法 利用时间的三次样条函数评价Cox比例风险回归模型中的时协变量交互作用项。结果 该法灵活有效 ,并且提供LHRF的点估计和区间估计。结论 三次样条回归作为一种检验方法 ,可与其他检验方法或图法结合使用 。

BP神经网络和Cox比例风险模型在生存分析应用中的比较

目的:比较BP神经网络模型和Cox比例风险模型在生存分析中的预测性能,进一步探讨BP神经网络模型在生存分析中的应用。方法:采用Monte Carlo模拟数据集,如不同样本量、不同删失比例、不同协变量间关系及是否满足等比例风险假定的理论研究和胃癌根治术患者预后预测的实例分析,分别建立BP神经网络模型和Cox比例风险模型,最终使用一致性指数C对其预测性能进行比较。结果:当样本量为100、删失比例为60%、80%及样本量为300、删失比例为80%时,BP神经网络模型的预测性能高于Cox比例风险模型(P<0.05)。协变量不满足等比例风险假定、协变量间存在三维交互作用和非线性关系时,BP神经网络模型的预测性能较Cox比例风险模型好(P<0.05)。实例研究中发现,BP神经网络模型预测的一致性指数C(0.835)高于Cox比例风险模型(t配对=4.311,P<0.001)。结论:BP神经网络模型在生存分析的应用中对样本删失比例、是否满足PH假定、协变量间复杂交互作用和非线性关系具有非特异性,对资料限制较少,且预测一致性高,值得在生存分析中进一步推广应用。

外部融资约束加剧了企业生存风险吗?——基于Cox比例风险模型的经验分析

当前中国经济已经取得了举世瞩目的成就,我国企业在推动经济高速增长的同时,却普遍面临着严峻的生存风险,这严重威胁了我国经济的可持续发展和就业的稳定。企业的生存和发展离不开资金,而我国企业却大多面临着严重的外部融资约束问题,由此,笔者基于中国工业企业微观数据,利用Cox比例风险模型实证分析了外部融资约束对我国企业生存风险的影响。研究结果表明:外部融资约束确实加剧了我国企业的生存风险,这一结论在多角度稳健性检验后依然成立;进一步的分析发现这种影响因企业类型不同而表现出明显的差异性,外部融资约束对我国民营、中小型及资本密集型企业生存风险的影响显著大于国有、大型及劳动密集型企业。基于此,笔者认为我国政府应加速金融市场发展,大力拓宽企业融资渠道,以有效缓解企业外部融资约束问题,从而在微观层面上促进企业提升市场竞争力,在宏观层面上则保持我国经济稳定快速发展。