换一批Cox比例风险回归模型C统计量的计算方法及其SAS实现
Calculation of C statistics for the Cox proportional hazards regression models and its implementation in SAS
摘要目的 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(confi-dence 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:mmHg;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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DOI
10.16462/j.cnki.zhjbkz.2016.09.023
发布时间
2016-10-17
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