详细教程:基于Cox回归模型构建疾病风险评分工具

2019-02-13 来源:

作者:龚志忠

2015年BMJ杂志发表了题为《Transparent reporting of a multivariable prediction model for individual prognosis or diagnosis (TRIPOD): the TRIPOD statement》的论文,即TRIPOD声明,对于疾病诊断和预后的预测模型研究统一了报告规范。随着疾病预防关口的前移,越来越多的研究者关注疾病预测模型的研究,评分工具作为一种简便快速的评价方法,得到了广泛的应用。

在前期的教程中,我们介绍了基于Logistic回归模型构建疾病风险评分工具的方法(戳这里:《正苦恼如何构建疾病风险评分工具?别怕,有教程!》)。但有时我们在研究中要考虑事件发生的时间因素,需要采用Cox回归来构建疾病预测模型,本期我们就来介绍基于Cox回归模型构建疾病风险评分工具的方法。

研究实例

我们以D’Agostino等人2001年发表在JAMA期刊的一篇研究为例(《Validation of the Framingham Coronary Heart Disease Prediction Scores:Results of a Multiple Ethnic Groups Investigation》),该研究利用多种族人群的数据,对Framingham冠心病预测评分工具进行了验证。

我们选取其中FHS队列白人男性的数据结果进行说明,队列共包含2439名健康男性,年龄30-74岁,随访长达10年,观察研究对象冠心病的发病情况。研究人

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