风险比
probable-亲爱的回声
2023年2月17日发(作者：路由器插口)多结局风险比例模型论文
摘要：在医学生存分析中，合理利用多结局风险比例模型，可有
效提高分析结果准确性，帮助研究者获取准确数据，得到科学结局，
验证研究，以此得到科学的治疗方法、试验新药，为医学水平提高
提供保障。
关键词：风险比例模型多结局生存分析应用
对两个变量对象的结局情况进行观察是生存分析资料的主要特
征，即刻画观察对象预期结局发生的时间、结果。目前，医学研
究对生存分析广泛应用，且常用方法为Cox比例风险模型、寿命表
法、Kaplan-Meier法等[1]。其中，Cox比例风险模型最常用。但
是这些的方法均为单结局分析法，仅能对一种结局的是否发生进行
分析，这样，研究应用范围越大，方法使用不足性越凸显，不利于
多个失效时间情况的处理，需要充分考虑多结局现象，如某医院研
究异体骨髓移植患者手术后感染受排异性、遗传性的影响，观察300
名患者，患者出现病毒感染、细菌感染、真菌感染三种不同结局，
多结局风险比例模型的重要性凸显。
1多结局风险比例模型应用方法
通常情况下，利用风险函数描述、刻画生存分析，应用多结局生
存函数描述多结局生存状态。因此，生存函数、风险函数相互对应，
即可通过生存函数确定风险函数。例如，多结局生存模型有两种，
在这两种基础上对不同模型进行定义、限制，得到不同函数关系。
当观察对象可能存在s个结局总数时，用X表示协变量，则得到表
达式为X=（xk1，xk2，……xkm），而h（t，Xk）表示风险函数，
表达式为h（t，Xk）=h0k（t）exp（β1xk1+β2xk2+……βmxkm），
其中，k=1，2，……m，而归为系数为β=（β1，β2，……βm）
[2]。同时，当准基风险函数h0（t）=h0k（t），k=1，2，……s。
此时，h（t，Xk）函数表示为h（t，Xk）=h0（t）exp
（β1xk1+β2xk2+……βmxkm）。这样，当某因素xki增加一个单
位时，HR为不同结局的风险函数比，且HR=eβi，但该模型存在一
些不符合实际研究的问题，需要在实际应用中验证。此外，在实际
研究中，根据不同情况，多结局生存时间具有不同定义，表现为有
序多结局、无序多结局、有序多结局三种情况，其中，有序多结局
指的是结局发生存在先后顺序，只有发生第一种结局，才会接着产
生第二种结局。而无序多结局即结局发生时间顺序无法确定，有序
多结局则为各结局均先后发生，与其他结局之间存在一定联系[3]。
2多结局风险比例模型在生存分析中的具体应用
2.1在有序多结局中的应用
某医院研究出治疗乳腺癌的新药，为了探究该药的有效性，选取
该院在2009年3月至2013年3月收治的200例乳腺癌术后患者，
同时将所有患者随机分为100例对照组和100例观察组，给予对照
组药物治疗，给予观察组新药治疗，并回顾分析手术方式、临床资
料，统计记录不同手术对乳腺癌死亡的影响。在此基础上，对两组
患者进行随访观察，统计观察时间所有患者出现的乳腺癌复发、死
亡结局。同时，在此研究中，手术方式（o），治疗药物（g），放疗
（r）为影响研究结果的因素，乳房切除术（o=1）、肿瘤切除术（o=2）、
新药物（g=1）、常规药物（g=2）、放疗（r=1）、未放疗（r=2）六
种单独因素造成不同结局[4]。
针对该种情况，如果乳腺癌复发为本次研究结局，则风险函数为
h1（t，X）=h01（t）exp（β11g+β21o+β31r），而如果死亡为
本次研究结局，则h2（t，X）=h02（t）exp（β12g+β22o+β32r），
两种结局函数函数形式相同，回归系数不同。同时，两种结局为有
序结局，结合两个函数，得多多结局比例风险模型hk（t，X）=h0k
（t）exp（β11g1+β21o1+β31r1+β12g2+β22o2+β32r2），利用
SAS、Stata软件，以此建立合理模型，得到模型结果，结果如表1
所示。
根据g1回归系数，即新药治疗回归系数可知，服用新药患者的
中路复发、死亡风险明显低于常规治疗患者，验证新药的有效性。
2.2在无序多结局中的应用
例如在慢性乙肝疾病结局因素分析中，因素多样、无序。在具体
研究中，选取我院在2008年1月至2013年1月确诊的300例慢性
乙肝患者，研究体内白蛋白含量、肝纤维化程度对患者终末型肝病、
代偿性肝硬化的影响。由于两种结局完全不同，风险函数也不同。
在时间变量方面，由于所有研究的慢性乙肝患者均具有发生这两种
不同结局的可能，因此时间变了按总时间定义。在此基础上，收集
分析患者临床资料，统计分析患者不同性别（x1）、年龄（x2）、体
内白蛋白含量（x3）、肝纤维化（x4）比例，建立分析模型，获取
HR、P值，分析x3、x4风险比，进而得出体内白蛋白含量、肝纤维
化与两种结局的关系，严重两种因素具有造成两种结局的较大可能
性，风险较高。
3结语
在医学生存分析中，合理利用多结局风险比例模型，可有效提高
分析结果准确性，帮助研究者获取准确数据，得到科学结局，验证
研究，以此得到科学的治疗方法、试验新药，为医学水平提高提供
保障。
参考文献：
[1]张欣峰，娄清涛，陆建邦等.现时生存分析方法的应用实践与
评价[J].中国卫生统计，2011，28（1）：26-28.
[2]李文琦.神经网络模型和Cox比例风险模型在生存分析中应用
的比较[D].徐州医学院，2011.
[3]沈玲，朱海超，黄建锋等.TACE治疗中晚期原发性肝癌108例
生存分析[J].肿瘤防治研究，2011，38（10）：1163-1166.
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生存分析[J].中华实验和临床感染病杂志（电子版），2013，7（1）：
69-74.