多分类变量自变量的cox比例风险模型的PH假设检验

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我在做一个人数为7000人左右的队列研究，研究目的是膳食摄入（fv）与高血压发病风险的关系，采用的是cox比例风险模型。分析时，我将连续性变量fv按照五分位分为5组，即是变成多分类变量。经过前期的PH假设检验，组别之间存在检查，不满足PH假定。此时我分别引入了 两个膳食摄入组别与随访时间的交互项，分别为group*time（group-t)，group*log(time)  (group-logt)，引入变量前后的结果如下:

未引入时间变量，此时的HR如下，模型的phtest 的P值为0.4191


引入交互项 group*time，HR变得非常大，模型phtest的P值＜0.001


引入交互项group*log(time)，HR值同样也变得非常大，模型phtest的P值＜0.001


我想问一下，我的交互项引入方式是不是不正确呀？为什么引入前后模型的HR变化这么大呢？

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关键词：PH假设 风险模型 假设检验 分类变量 多分类

我想问下你的数据在作COX回归中，有没有生存时间变量，有的话指什么，随访时间还是什么？