发表自话题：k曲线怎么看
说完了K-M曲线，下面我们就说说Cox回归，从上面的PPT里面可以看到Cox回归和log-rank检验都属于统计推断的方法，那么Cox回归什么时候用呢？这时候就需要简单说一说Cox回归的定义了：
Cox回归本质上是一种回归模型，它没有直接使用生存时间，而是使用了危险度（hazard）作为因变量，该模型不用于估计生存率，而是用于因素分析，也就是找到某一个危险因素对结局事件发生的贡献度。
Cox回归本质上是一种回归模型，它没有直接使用生存时间，而是使用了危险度（hazard）作为因变量，该模型不用于估计生存率，而是用于因素分析，也就是找到某一个危险因素对结局事件发生的贡献度。
本质上和logistics回归更为相似，只是Cox回归考虑了时间，核心结果为HR/RR，而logistics回归没有考虑时间，核心结果为OR。
同时因为本身为回归模型，所以Cox可以进行多因素分析，K-M曲线log-rank检验只能进行单因素分析，这是两者的重要区别。
说完了定义上的区别，我们来看2004年发表在新英格兰NEJM的一篇文章。这篇文章写的是一个RCT研究，观察某个药物和对照药物对肺腺癌的治疗效果，纳入999个病人，随访了5年的时间，是一个典型的生存分析。
文章的统计描述部分是怎么写的：
里面几句话翻译过来就是：
使用K-M方法绘制生存曲线，使用log-rank检验评估生存差异。使用Cox比例风险模型进行多因素分析，评估预后因素作用。
使用K-M方法绘制生存曲线，使用log-rank检验评估生存差异。使用Cox比例风险模型进行多因素分析，评估预后因素作用。
这计划的表述非常清晰，我们可以看到生存数据的评估使用的是K-M方法，区别假设使用的是log-rank检验，预后因素的评估使用的是Cox多因素回归。这个时候我们再看对应的图表就会非常清晰了：
图1是文章的主要结论，两组的log-rank检验p值
标签组：[生存分析]
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