白血病预后因素的Cox模型分析

本研究综合考虑了影响白血病患者预后的内外因素,对410 例白血病患者的24个预后因素进行了单因素和多因素Cox 模型分析,筛选出9个对白血病预后有显著影响的因素,即年龄、发热、骨髓幼稚细胞百分比、化疗与否、疗程次数、疗效、首次出院时病情、住院次数及白血病分类,由此建立白血病患者的生存数学模型,并用相应的预测模型进行预测指数分析,其灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值及可靠性均高于以往报道所用的逐步回归法建立数学模型的预后判断正确率。     

影响食管癌根治术预后因素Cox模型分析

应用Ｌｏｇ－ｒａｎｋ检验及Ｃｏｘ模型。对１７４例行根治性手术的食管癌患者进行单因素和多因素预后分析，从８个预后因素中筛选出情况，组织分型，住院时间，出院治疗４个因素对食管癌预后有显著影响。转移情况是直接影响根治性手术治疗食管癌预后的重要因素，鳞癌患者较腺癌患者预后为好，同时，住院时间，出院治疗与预后均存在显著性意义。     

前列腺癌患者预后因素的Cox模型分析

目的探讨影响前列腺癌患者预后的因素。方法将我院2000年1月-2006年12月收治的125例前列腺癌患者作为观察对象,对其预后进行电话随访,运用Cox回归模型进行单因素和多因素分析。结果多因素Cox回归模型分析显示Gleason评分（RR=2.012,P=0.006）、转移症状（RR=1.964,P=0.038）、合并症（RR=1.359,P=0.010）和全雄激素阻断（RR=0.960,P=0.023）4个因素是影响前列腺癌患者生存率的主要因素。结论Gleason评分、转移症状、合并症、全雄激素阻断是影响前列腺癌预后的主要因素,应根据这些因素选择适当的治疗方法,以提高患者的生存质量,改善患者的预后。     

原发性肝癌预后因素的Cox模型分析研究

应用Cox模型对523例原发性肝癌患者的预后进行分析研究,结果从31个可能影响的因素中,筛选出临床分期、手术切除、放疗、肿瘤大小、治后AFP改变、临床分型、插管化疗、肿瘤结节数目等8个对肝癌预后有影响的因素。据此建立肝癌生存数学模型及预测模型,并对每例患者计算预测值,估计其预后。预测值估计预后与实际预后相比较,灵敏度、特异性及符合率分别为83.8％、92.7％和90.8％。     

影响食管癌根治术预后因素Cox模型分析

应用Log－rank检验及Cox模型，对174例行根治性手术的食管癌患者进行单因素和多因素预后分析，从8个预后因素中筛选出转移情况、组织分型、住院时间、出院治疗4个因素对食管癌预后有显著影响。转移情况是直接影响行根治性手术治疗食管癌预后的重要因素（P＜0．001），鳞癌患者较腺癌患者预后为好（P＜0．05），同时，住院时间、出院治疗与预后均存在显著性意义。提示根治性手术虽是治疗食管癌的首选治疗手段，但也应与其他治疗方法综合应用，这样才能有效抑制肿瘤的转移和（或）复发，使患者获得较长期的生存。     

结直肠癌根治术Cox模型预后分析

对１７２例结直肠癌 治术患者进行预后分析，旨在发现影响预后的临床及分子生物因素，探讨春疗效的措施。方法：用ＬＳＡＢ免疫组化方法检测Ｐ５３、ＰＣＮＡ，用Ｃｏｘ模型分析可能影响预后的２１个因素。     

心肌梗塞后运动试验与Cox模型预后分析

采用Ｃｏｘ模型，对６０例心肌梗塞晚期运动试验有关变量与长期预后进行分析。     

Cox模型在绒毛膜癌疗效影响因素分析和预后估计中的应用

以治疗后绒毛促性腺激素(HCG)测定值降至阴性、临床症状和转移灶消失作为临床治愈的标准,用临床是否治愈取代生存与死亡作为Cox回归分析中“成功”与“失败”的指示变量,对118例绒癌病人治疗效果的多种可能影响因素进行多因素Cox回归分析,从中筛选出临床分期(X_3)、孕次(X_6)、产次(X_7)、及时治疗(X_(13))、血红蛋白(X_(15))、红细胞(X_(16))、中性粒细胞(X_(20))和白蛋白与球蛋白比值(X_(24))8个对临床治愈影响有意义的因素,由此建立影响绒癌预后的多因素Cox模型为:h(t,x)-h_0(t)cxp(0.750 42X_3+0.750 35X_6—0.715 75X_7—2.565 36X_(13)+0.408 98X_(15)+0.179 87X_(16)+0.230 69X_(20)—1.814 92X_(24))。根据该模型对89例病人的预后进行估计,并与三年随访实际结果比较,符合率达86.52％(x~2=0.75,P>0.05),预测结果与实际情况基本相符。     

影响胃癌手术后生存因素的Cox模型分析

用Ｃｏｘ回归模型对１０１例胃癌手术患者的预后进行单因素和多因素分析。从３０项指标中筛选出对生存时间影响显著的５个因素。按其对生存时间的作用大小排列：根治性手术；术后化疗；淋巴结转移；肿瘤浸润深度及大便潜血。其中，根治性手术和术后化疗是保护性因子，能延长生存时间。其余之项则为危险因子，可缩短生存时间。根据Ｃｏｘ模型分析最终筛选出来的五项显著指标的回归系数，建立胃癌术后生存预测方程：运。用该方程对生存五年以上及生存不足五年而死亡的胃癌手术病人９６例的预后进行预侧，并将预测结果与随访的实际结果进行比较，其敏感性、特异性和符合率分别为８８．２４％，８５４８％和８６．４６％，两者基本符合。     

Cox模型在乳腺癌临床病理学预后分析中的应用

应用半参数方法Ｃｏｘ模型并借助电子计算机，对８５例具有随访资料的乳腺癌患者的组织学分级、分型、临床分期、肿瘤大小、核仁组成区嗜银蛋白（ＡｇＮＯＲ）、年龄、ｐ５３癌基因蛋白、ＤＮＡ倍体、雌激素受体（ＥＲ）、核增殖抗原（ＰＣＮＡ）等１１个临床病理指标进行分析，结果经筛选进入Ｃｏｘ模型中与预后有关的指标为组织学分级、临床分期、ＦＦ、ＥＲ与ＰＣＮＡ，经统计学处理，该Ｃｏｘ模型的Ｓｃｏｒｅ值为４４．７４３，     

影响脓毒症预后因素的多元Cox回归模型分析

目的应用多元Cox回归模型分析影响脓毒症患者的预后因素并构建判断脓毒症患者死亡危险的函数模型。方法选取在ICU住院治疗的384例脓毒症患者为研究对象,记录其入院时临床指标及住院28d的临床结局,应用多元Cox回归模型分析影响脓毒症患者的预后因素并构建其函数模型。结果384例患者住院28d时病死率61.98%（238/384）。单因素分析显示影响脓毒症预后的危险因素为急性生理与慢性健康评分（APACHEII评分）、急性肾损伤（AKI）、HDL-C、血尿素氮（BUN）、血钙（Ca2+）、外周血淋巴细胞计数（LY）和PLT及序贯器官衰竭（SOFA）评分等32个临床指标,两组比较差异均有统计学意义（均P＜0.05）。多元Cox回归模型分析,结果发现肠道术后[相对危险度（RR）=6.371,95%CI：4.266~8.766,P＜0.01]、APACHEII评分[RR=1.249,95%CI：1.175~1.328,P＜0.01]、血糖[RR=1.008,95%CI：1.045~1.133,P＜0.01]、HDL-C[RR=0.683,95%CI：0.418~0.824,P＜0.01]、BUN[RR=1.068,95%CI：1.009~1.130,P＜0.05]、Ca2+[RR=0.274,95%CI：0.141~0.533,P＜0.01]、LY[RR=0.322,95%CI：0.210~0.495,P＜0.01]、PLT[RR=0.996,95%CI：0.992~1.000,P＜0.05]和SOFA评分[RR=0.894,95%CI：0.795~1.043,P＜0.01]是影响脓毒症患者预后的独立危险因素。根据多元Cox回归模型分析结果拟合判断脓毒症患者死亡的函数模型,即h（t,X）=h0（t）exp（预后指数=6.371X1+1.249X2+1.088X3-0.683X4+1.068X5-0.274X6+0.322X7+0.996X8+0.894X9）。结论肠道术后、APACHEII评分、空腹血糖、HDL-C、BUN、Ca2+、LY、PLT和SOFA评分是影响脓毒症患者预后的独立危险因素。     

社区老年期痴呆患者预后因素的Cox比例风险模型分析

目的：探讨影响老年期痴呆患者生存率的相关因素。方法：对140例65岁及以上社区痴呆患者进行5年随访研究,应用Kaplan-Meier方法计算5年生存率,并对相关因素进行生存率的单因素分析,比较采用Log-rank方法检验,对单因素分析有统计学意义的影响因素进行Cox回归模型多因素分析。结果：140名痴呆患者中94名死亡（67.1%）,痴呆患者的生存时间中位数为4.1年（95%CI=3.8-4.6）,5年生存率分别为16.1%。单因素分析结果显示,年龄、性别、吸烟、痴呆严重程度、合并疾病和腰臀比对生存率的影响有显著性差异（P〈0.05）,经Cox回归多因素分析发现：年龄、吸烟、痴呆严重程度、合并疾病和腰臀比是影响痴呆患者生存的独立预后因素（P〈0.05）,而性别不再具有统计学意义（P〉0.05）。结论：社区痴呆患者5年生存率为14.8%,增加患者死亡风险的因素有高龄、吸烟、疾病严重程度、合并疾病和较大的腰臀比。     

Cox模型在煤矿尘肺预后分析中的应用

用 Cox 回归模型对广西合山矿务局的510例尘肺病人的资料进行多因素预后分析。结果;从14个因素中筛选出6个主要影响因素,依次为疗养、初诊期别、合并肺结核、Ⅰ→Ⅲ年限、接尘至初诊尘龄和工种。表明对煤矿尘肺做到早期诊断并切实加强对现患病人的医疗管理是改善煤矿尘肺病人预后,延长病人寿命的重要环节。     

心肌梗塞后运动试验与Cox模型预后分析

采用Ｃｏｘ模型，对６０例心肌梗塞晚期运动试验有关变量与长期预后进行分析。结果：①ＣＯｘ单因素分析示运动诱发的ＳＴ段压低、ＳＴ段压低的导联数、运动中的高峰心率、心率血压双乘积、血压增值、年龄等与心脏意外有关；运动诱发的心绞痛与心脏意外无关，但有助于检出ＳＴ段压低；次极量运动持续时间，终止负荷，累积做功，ＱＴＣ延长等与心脏意外无关。②ＣＯｘ多因素分析示年龄和血压增值是预测远期心脏意外的两个最重要的变量。     

影响中晚期胰腺癌预后因素的Cox回归分析

目的探讨影响中晚期胰腺癌预后的相关因素。方法回顾性分析2000年1月至2005年12月间本院经手术病理证实的102例中晚期胰腺癌患者，单因素分析采用Kaplan-Meier法，两组间的生存率曲线比较的假设检验采用log-rank法；多因素分析采用Cox比例风险回归模型。结果临床分期和化疗方式与中晚期胰腺癌的预后存在显著的相关性。结论临床分期和化疗方式可作为判断中晚期胰腺癌预后的独立指标。     

肾移植术后肺部感染84例患者预后的多因素Cox模型分析

目的:对影响肾移植术后肺部感染患者预后的相关因素进行评价.方法:回顾84例肾移植术后肺部感染患者的临床资料,统计PRA、免疫抑制方案、抗感染治疗方案等15项相关因素,应用Cox比例风险模型检验各因素与肺部感染患者生存时间的关系.结果:合并呼吸窘迫综合征(ARDS)、术后预防性应用更昔洛韦、应用OKT3及抗感染治疗方案是影响肾移植术后肺部感染患者预后的4个主要因素.各种口服免疫抑制剂方案对预后的影响无显著性差异.结论:应用Cox模型能够准确分析肾移植术后肺部感染患者的预后因素.ARDS、术后预防性应用更昔洛韦、应用OKT3及抗感染治疗方案是影响肾移植术后肺部感染患者预后的4个主要因素.     

影响胃癌预后因素的Cox回归分析

目的:探讨影响胃癌患者长期生存的预后因素.方法:采用Cox比例风险模型对可能影响胃癌患者预后的11项临床病理参数(包括患者年龄、性别、病理类型、浸润深度、分化程度、浸润的淋巴细胞量、胃旁淋巴结转移数目、癌组织脉管中有无癌栓、肿瘤大小、c-erbB-2表达、TNM分期等),进行单因素和多因素回归分析.结果:Cox单因素回归分析表明胃癌的分化程度、浸润深度、淋巴结转移数、脉管内是否有癌栓、临床分期、肿瘤直径、淋巴细胞浸润量与胃癌的预后有关(P＜0.05),而性别、年龄、病理类型、c-erbB-2表达等与预后无关(P＞0.05).但经Cox多因素回归分析,只有肿瘤的直径、脉管内是否有癌栓、淋巴细胞浸润量具有独立的预后意义(P＜0.05).结论:肿块的大小、脉管内是否有癌栓及局部淋巴细胞浸润量可以作为评估胃癌患者预后的独立指标,从而指导胃癌的治疗.     

银屑病复发因素的Cox模型分析

目的　探讨影响银屑病复发的主要因素 ,为临床判断复发倾向提供科学依据。方法　采用问卷调查形式 ,对 16 1例初次复发的银屑病患者 15个影响因素进行调查 ,应用SPSS .10统计软件进行Cox回归模型分析。结果　 6个有统计学意义的影响因素参数值进入回归模型 ,分别为初次发病年龄、家族患病史、洗澡平均间隔天数、慢性上呼吸道炎症、潮湿和高温。 6个因素的不同水平的平均缓解期之间差异均有统计学意义 (P <0 0 5 )。结论　本次分析表明银屑病的复发主要与遗传、感染和环境因素有关。     

脊柱转移癌预后因素的Cox回归分析

目的：探讨脊柱转移癌患者的预后因素、预计生存时间,为临床治疗方案的选择提供依据。方法：我院2004年1月～2006年6月收治并有随访资料的99例原发灶不同的恶性肿瘤发生脊柱转移的病例,将每位患者进行Tomita及Tokuhashi评分,并将上述两种评分及性别、年龄、病人一般状况（KPS）评分、原发肿瘤性质、脏器转移情况、骨转移情况等其它临床指标作为预后因素,进行单因素和多因素Cox回归分析,筛选预后因素。结果：单因素分析结果显示Tomita评分（P=0．008）、Tokuhashi评分（P=0．027）、原发肿瘤性质（P=0．000）以及KPS评分（P=0．005）是影响预后的独立因素。上述4个指标经多因素Cox回归分析结果显示,KPS评分（P=0．012）、原发肿瘤性质（P=0．000）影响预后的独立因素。结论：KPS评分、原发肿瘤性质可作为脊柱转移癌患者的预后指标,并且可通过预后指数评估预后,指导临床治疗。