【摘 要】
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目的 C统计量是评价Cox比例风险回归模型区分度的常见指标,然而,目前对C统计量的算法仍存在争议。本文将探讨C统计量的计算方法及其SAS实现,为编程输出Cox模型的C统计量提供
【机 构】
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中国医学科学院北京协和医学院国家心血管病中心阜外医院心血管疾病国家重点实验室医学统计部,
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目的 C统计量是评价Cox比例风险回归模型区分度的常见指标,然而,目前对C统计量的算法仍存在争议。本文将探讨C统计量的计算方法及其SAS实现,为编程输出Cox模型的C统计量提供参考。方法运用PHREG过程估计研究观察期末的累积生存概率,判断实际生存时间与预期生存函数是否同趋势,并以此计算C统计量及其95%置信区间。以某注册登记研究为例,评价年龄、血压和心率对急性心衰患者出院后30 d死亡率的预测区分度。结果研究共纳入2 836例急性心衰患者,年龄、基线收缩压和基线心率对出院后30 d死亡的影响差异都具有统计学意义(均有P<0.05),其中年龄(单位:岁;风险比(hazard ratio,HR):1.029;95%置信区间(confidence interval,CI):1.022~1.037)和心率(单位:次/分;HR:1.011;95%CI:1.007~1.014)为危险因素,收缩压(单位:mm Hg;HR:0.992;95%CI:0.989~0.995)为保护因素。模型C统计量达到0.638(95%CI:0.570~0.704),可见模型具有一定的区分度,使用SAS程序能够得到所需结果。结论 C统计量是评价模型区分度的良好手段,并可以通过SAS程序求得。
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