医学统计模型COX比例风险回归

在癌症或者疾病的治疗过程
大家当然是最关注预后
📖COX比例风险回归分析
是一种在生存分析中常见的分析模式，
根据各项特征（每一个基因的表达量）
与预后信息（生存时间和生存状态）
进行自变量与因变量的回归分析
计算出风险率后
我们就能够预测
🚨哪些基因会患者的生存造成显著影响

介绍两种在文章中常见方法

👉对组分类变量资料，采用Kaplan-merier法进行单因素分析，筛选发现风险因素。但是对于连续性数值变量，不能直接进行Kaplan-merier法，可以基于专业将数值降级为分类进行Kaplan-merier法。然后将单因素分析筛选出来的多个因素，再进行多因素Cox回归分析。
👉直接进行单因素Cox回归，将分类变量、连续变量、等级资料分别进行单因素分析，筛选有意义变量，然后将有意义的多个变量进行多因素Cox回归分析。
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单因素，多因素，Kaplan-merier分析代码
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