比例风险假设

比例风险假设是Cox模型及相关方法的核心前提：它认为组间或协变量单位的风险比随时间保持不变，因此预测变量的影响在每个随访时间点都以相同的因子乘以基础风险。该假设是否成立决定了单一风险比能否有意义地概括效应。

Definition

比例风险假设指出，任意两种协变量模式的风险函数之比随时间保持不变；等效地，协变量以乘法方式作用于共同的基线风险，并且在随访过程中不改变该乘数。

Scope

本主题解释了比例性意味着什么，它为何对解释风险比很重要，以及如何检查它——包括图形法和基于Schoenfeld残差等形式化检验——以及当其不成立时应如何处理。这是一份方法学参考资料，不提供临床建议。

Core questions

• 风险的比例性意味着什么，以及为什么单一风险比依赖于它？
• 如何通过图形法和形式化检验评估该假设？
• 哪些模式（如风险交叉或时变效应）预示着违背？
• 当比例性不成立时，有哪些建模选项？

Key concepts

• 风险比随时间恒定
• 基线风险和乘法协变量效应
• Schoenfeld残差
• 对数-负对数生存图
• 时变系数
• 分层
• 风险交叉
• 时间-协变量交互

Mechanisms

在比例风险模型中，个体的风险等于一个未指定的基线风险乘以一个取决于其协变量但不取决于时间的因子；因此，风险比的对数是常数，并且两组的累积风险保持固定比例。该假设通过检查缩放的Schoenfeld残差是否随时间呈现趋势（斜率表示时变效应）、通过检查对数-负对数生存图的平行性，或通过添加时间和协变量的交互项并进行检验来验证。当比例性不成立时——例如，当早期治疗益处减弱或风险曲线交叉时——补救措施包括对违规变量进行分层、建模时变系数，或限制时间窗口（Schoenfeld, 1982; Therneau & Grambsch, 2000; Bradburn et al., 2003）。

Clinical relevance

由于报告的风险比假定效应随时间恒定，违反比例风险假设可能导致单一风险比产生误导——例如，平均了早期益处和后期危害。认识到这一点有助于仔细评估生存分析；本条目是对方法学的描述，而非临床指导。

Epidemiology

比例风险建模是医学研究中协变量调整生存分析的主导方法，因此评估该假设是分析和报告的常规部分，尽管有时会被忽视（Bradburn et al., 2003）。

Evidence & guidelines

关于该假设本身没有临床指南；方法学参考文献包括Cox的原始模型（Cox, 1972）、诊断用偏（Schoenfeld）残差的引入（Schoenfeld, 1982），以及当比例性不成立时详细检查和扩展模型的著作（Therneau & Grambsch, 2000; Collett, 2015）。

History

该假设与Cox于1972年提出的比例风险模型密不可分，该模型通过不指定基线风险但假设协变量效应是恒定的乘法效应，使协变量调整生存回归变得实用。诊断方法随之发展：Schoenfeld在1982年提出的偏残差成为最广泛使用的形式化检验的基础，后来发展为Therneau和Grambsch（2000）推广的缩放残差方法。

Debates

如何处理非比例风险？

当效应随时间变化时，分析师对于是报告时间平均风险比、建模时变系数、分层，还是转向其他总结指标（如受限平均生存时间）存在分歧，每种方法在可解释性方面都有权衡。

Key figures

• David R. Cox
• David Schoenfeld
• Terry Therneau
• Patricia Grambsch

Seminal works

• cox-1972
• schoenfeld-1982

Frequently asked questions

为什么风险比依赖于比例风险假设？

单一风险比将效应概括为风险的一个恒定乘数；如果该乘数实际上随时间变化，则报告的风险比是一个时间平均值，可能无法描述随访中任何特定时间点的效应。

该假设通常如何检查？

通常通过检验缩放的Schoenfeld残差是否随时间呈现趋势，通过检查对数-负对数生存图的曲线是否平行，或通过添加并检验时间-协变量交互项来检查。