Logistic/Cox回归中OR/HR随某一连续变量的变化曲线

发布网友发布时间：2024-08-31 13:30

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热心网友时间：2024-08-31 15:50

在Logistic/Cox回归分析中，连续暴露变量的影响通过其与结果概率或风险之间的关系来评估。OR（odds ratio）和HR（hazard ratio）是度量这种影响的指标。本文详细介绍了如何绘制这些指标随连续变量变化的曲线。

在Logistic回归模型中，暴露变量通常以线性形式加入模型。以泰坦尼克号生存数据为例，年龄（Age）作为连续变量，其回归系数表明年龄每增加一个单位，生存的可能性如何变化。年龄的OR随年龄变化的曲线可以通过计算不同年龄对应的OR值及其95%置信区间（CI）得到。

使用rms包中的Predict()函数，可以直接获得OR值随年龄变化的估计及其95% CI，与手动计算结果一致。调整参照水平和横轴单位，如将参照水平设定为年龄40岁，并将横轴转换为年龄的Z-score，可以观察年龄为40岁时OR为1的现象。

Logistic回归中，若连续变量以非线性形式进入模型，例如使用二次多项式形式，年龄的OR随年龄变化曲线需要通过计算不同年龄对应的OR值和其标准误得到。通过绘制这些值，可以直观观察年龄对生存可能性的影响。

Cox回归模型同样适用于连续变量的分析。在Cox模型中，年龄作为连续变量，其HR（hazard ratio）随年龄变化曲线的绘制与Logistic回归类似，需要计算年龄对应HR及其95% CI，然后绘制曲线。同样，rms包中的相关函数可以直接提供这些估计值。

当连续变量以非线性形式进入Cox回归模型，如使用二次多项式形式时，年龄的HR随年龄变化的曲线需要通过计算不同年龄对应的HR和其标准误来生成。曲线的绘制可以帮助理解年龄对风险的影响。

总的来说，Logistic/Cox回归中连续变量的影响通过计算不同取值对应的OR或HR及其置信区间来评估，并通过绘制变化曲线直观展示这些指标随变量变化的趋势。rms包提供的函数简化了这一过程，使得计算和可视化更加便捷。