【摘 要】
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目前，Cox比例风险回归模型由于较好地解决了随访资料的时间变量分布的多样性和删失数据处理等问题，成为在临床疗效评价和预后因素分析及流行病学队列研究的暴露效应和混杂因素
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目前，Cox比例风险回归模型由于较好地解决了随访资料的时间变量分布的多样性和删失数据处理等问题，成为在临床疗效评价和预后因素分析及流行病学队列研究的暴露效应和混杂因素控制分析中常用的多变量统计方法。然而，人们在使用过程中往往忽略了“比例风险”的假定，即风险函数的比值不随时间的改变而改变，从而得出了某些不合理的结论。
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