以计数过程格式拟合 Cox 模型示例

医学研究人员希望确定骨髓移植的成功率，作为急性白血病的治疗方法。恢复取决于患者 风险类别 在移植时的因素， 疾病阶段他们的血小板计数是否恢复到正常水平。风险类别疾病阶段 并且是固定的预测器，因为它们在整个研究过程中不会改变。但是，患者的血小板计数是一个时间依赖的预测器，因为计数可能会在恢复过程中发生变化。

医学研究人员在137名接受移植后对患者进行了研究，并记录了他们无病的天数。如果患者在血小板计数恢复正常之前死亡，或者血小板计数恢复正常后白血病复位，则患者并非无病患者。是 表示无病患者的价值，是审查的观察。审查的观察是在观察时间结束时事件未发生时。

数据以计数过程形式出现，这意味着多个行代表每个患者。每行描述所有变量值保持不变的时间间隔。时间依赖预测器在行之间变化。间隔从开始时间之后开始，包括结束时间。

例如，下表包含患者的数据，其数据为 识别 1。风险类别疾病阶段 由于这些预测器是固定的，因此每行的观测值和值相同。由于在研究期间，正常的血小板计数可能会发生变化，因此每当预测器发生变化时，每个患者都需要一排新的数据。第一排显示，患者在移植后的前13天间隔内没有正常的血小板计数。第二行显示，患者从第13天之后到研究结束的第2，081天有正常的血小板计数。