【摘 要】
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在流行病学研究中,评价因素间交互作用的生物学和公共卫生意义往往更为重要。与可乘交互作用相比,可加交互作用更能反映交互作用的生物学意义。Cox比例风险模型是生存分析场景下最常见的一种估计影响因素对生存结局影响效应的乘法模型。然而,乘法模型不能直接得到因素间的可加交互作用,而且利用乘法模型中的输出参数进行可加交互作用指标的计算时,其可加交互作用指标参数效应值的标准误的计算往往难以实现。贝叶斯方法能够绕
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在流行病学研究中,评价因素间交互作用的生物学和公共卫生意义往往更为重要。与可乘交互作用相比,可加交互作用更能反映交互作用的生物学意义。Cox比例风险模型是生存分析场景下最常见的一种估计影响因素对生存结局影响效应的乘法模型。然而,乘法模型不能直接得到因素间的可加交互作用,而且利用乘法模型中的输出参数进行可加交互作用指标的计算时,其可加交互作用指标参数效应值的标准误的计算往往难以实现。贝叶斯方法能够绕开复杂的数学推导而很方便地得到这些效应值的估计值和可信区间。本研究拟采用贝叶斯方法实现对Cox比例风险回归模型中影响因素间可加交互作用及其归因指标的参数估计并利用可信区间实现假设检验,从而解决传统模型下可加交互作用的统计推断问题。由于存在可乘交互作用和可加交互作用假设检验结果不一致的情况,本研究设计了常见的5种模拟实验场景来分析贝叶斯Cox比例风险模型估计因素间可加交互作用判定指标SI及其归因指标（RERI、API、p API）在可加交互作用统计推断上的应用价值,并利用点估计值与真实值之间的绝对误差（AE）、标准误（SE）、K次重复实验下的95%可信区间（CIK）及可信区间对指标真实值的覆盖率（CICP）比较了这些指标（SI、RERI、API和p API）的贝叶斯方法的估计效果。此外,利用流行病学中生存分析实例进一步验证用该贝叶斯Cox比例风险模型对可加交互作用进行统计推断的可实现性。仿真模拟实验结果表明,在5个模拟场景中,SI虽然在一些场景下的AE较小,但SI所有的CIK均包含了1,且其标准误远远超过其他指标,提示在实现的贝叶斯Cox风险回归模型中所估计的SI的95%可信区间缺乏可加交互作用判定的统计推断能力。在两个因素间存在可加交互作用的模拟场景下,各归因指标（RERI、API、p API）的CIK均不包含0,在两因素间不存在可加交互作用的模拟场景下,各归因指标（RERI、API、p API）的CIK均包含0;从CICP来看,p API最接近0.95,API次之,RERI最差;从AE来看,p API最小,API次之,RERI最差;从各归因指标的标准误来看,各个归因指标的标准误与SI相比都非常小,且各归因指标的统计学显著性情况与模拟场景完全一致,提示三个归因指标均能很好地推断可加交互作用是否存在的情形且p API综合估计效果最优。此外,实例分析情况与模拟情形的推断结果相似,也进一步说明了本文实现的贝叶斯Cox比例风险模型在推断因素间可加交互作用时的应用价值。本文实现的贝叶斯Cox比例风险回归模型中两因素间可加交互作用判定指标SI缺乏有无可加交互作用统计推断的能力,但各归因指标（RERI、API、p API）均有因素间可加交互作用的统计推断能力,且性能稍有差别。因此,在推断可加交互作用是否成立时,可利用贝叶斯Cox比例风险回归模型来估计可加交互作用任一归因指标来推断且p API推断效果最好。
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