cox 迴歸模式：具時間相依共變數分析方法(Cox regression with time-dependent covariates) @ 以斯帖統計顧問公司

在臨床研究所收集到的存活資料中,某些解釋變數的值是會隨著追蹤時間而改變；例如針對病人不同的狀態而變換的治療方式或是更換不同的藥物。在這種情形下，如要探討其危險因子的影響，典型的Cox比例風險模式(cox proportional hazard model將不適當，那是因爲使用Cox比例風險模式時，有一基本假設必須要符合，即等比例風險假設(Proportional hazard assumption, PH assumption)；也就是說，針對某一危險因子而言其風險比，不能隨著時間而有所改變，必須要固定。所以當此假設違反時，將Cox比例風險模式做一些修正是必要的，因爲上述的例子中，風險比(hazard ratio:HR)是會隨時間而改變的。所以，一個cox 迴歸模式的延伸應用：具時間相依共變數(Cox regression with time-dependent covariates)即被提了出來。

具時間相依共變數(Cox regression with time-dependent covariates)的方法主要可應用於兩方面：(1)用來檢定存活資料是否符合等比例風險假設，因爲統計圖的判讀，有時太過主觀，而缺乏證據。(2)可用來分析隨時間變化的共變數，在不同追蹤時間區段內，來分析其風險比的變化情形；也就是說，在某些區段內，風險比可能大於1，某些區段可能小於1，精準的給出時間分段的切點。在統計分析軟體的部份，目前SAS, R, SPSS等皆可用來進行cox 迴歸模式：具時間相依共變數方法(Cox regression with time-dependent covariates)分析。