医学论文中未调整变量COX

cox回归模型可引入连续型、类别型、事件型类型的自变量。

Cox回归模型是一种特殊的半参数模型，可以用于捕捉影响死亡风险的因素，研究情况发展和预测生存时间。它可以引入各种类型的自变量，比如连续型、类别型、事件型等，具体的变量类型可以根据实际的研究主题进行不同的选择。

如果考虑到自变量的不同类型，可以建立多重Cox回归模型。例如，可以将连续型、类别型和事件型变量分别带入Cox回归模型，并将模型参数表述为不同变量的常数值或回归系数。其中，连续型自变量的表达式可以是log（t）/log（2）+B×X。

类别型自变量可以表示为B1X1+B2X2+B3X21，而事件型自变量的表达式可以表示为B4（T1-T0）+B5（X1≠X2）。这些表达式的常数值或回归系数B及X可以由实证数据得出，以此来研究影响生存时间的因素。

Cox比例风险回归模型（Cox’s proportional hazards regression model），简称Cox回归模型。该模型由英国统计学家于1972年提出，主要用于肿瘤和其它慢性病的预后分析，也可用于队列研究的病因探索。

Cox回归模型的假定：

1、比例风险假定，各危险因素的作用不随时间的变化而变化，即不随时间的变化而变化。因此，公式（1）又称为比例风险率模型（PH Model）。这一假定是建立Cox回归模型的前提条件。

2、对数线性假定 模型中的协变量应与对数风险比呈线性关系，如公式（2）。

cox回归是做生存分析的一个半参数模型，目的是找出影响生存的危险因素有哪些，在医学中常用于肿瘤和其他疾病的预后分析。常用的统计软件如SAS和spss都可以实现。

cox回归模型可引入各种类型的自变量，比如连续型、类别型、事件型等。

COX回归模型，又称“比例风险回归模型（proportional hazards model，简称Cox模型）”，是由英国统计学家（1972）年提出的一种半参数回归模型。该模型以生存结局和生存时间为因变量，可同时分析众多因素对生存期的影响。

能分析带有截尾生存时间的资料，且不要求估计资料的生存分布类型。由于上述优良性质，该模型自问世以来，在医学随访研究中得到广泛的应用，是迄今生存分析中应用最多的多因素分析方法。

因变自变

自变量是被操纵的变量，而因变量是被测定或被记录的变量。这两个专业用语的区别看上去会使很多读者产生混淆，正如一些读者所说的——“全部变量都具有依赖性”。不过，一旦你认识到这种区别，就会发现这个区别是必不可少的。

自变量与因变量一词主要用于变量被操纵的实验研究中，在这种意义上，自变量在研究对象反应形式、特征、目的上是独立的，其他一些变量则“依赖于”操纵变量或实验条件的改变。

cox回归是做生存分析的一个半参数模型，目的是找出影响生存的危险因素有哪些，在医学中常用于肿瘤和其他疾病的预后分析。常用的统计软件如SAS和spss都可以实现。Cox比例风险回归模型，简称Cox回归模型。该模型由英国统计学家于1972年提出，主要用于肿瘤和其它慢性病的预后分析，也可用于队列研究的病因探索。Cox 回归是一种半参数模型，与参数模型相比，该模型不能给出各时点的风险率，但对生存时间分布无要求，可估计出各研究因素对风险率的影响，因而应用范围更广。