如何建立cox回归模型探究大气污染对死胎的影响

Cox回归是一种生存分析模型，常用于探究暴露于某种风险因素（例如大气污染）与事件发生（如死胎）的时间关联。以下是在Python（Pandas, Scikit-survival等库）中建立Cox比例风险模型的一般步骤：

1. **数据准备**：
- 收集包含死胎信息的数据，包括死胎发生的日期（时间至事件），孕妇暴露于大气污染的时间序列数据（如PM2.5浓度）以及其他潜在的风险变量（如孕妇年龄、孕期并发症等）。
- 数据清洗，处理缺失值，并将日期转换为适合时间序列分析的格式。

2. **特征编码**：
- 对分类变量进行编码，例如使用独热编码（one-hot encoding）或因变量编码。
- 对数值变量进行预处理，如有必要，可以标准化或归一化。

3. **选择模型**：
- 导入`survival`库（如` lifelines`或`sksurv`），创建一个CoxPHFitter对象。

4. **拟合模型**：

   from lifelines import CoxPHFitter
   coxph = CoxPHFitter()
   coxph.fit(data=df, duration_col='time_to_event', event_col='dead_or_live')

`duration_col`指代存活时间，`event_col`指代结局变量（如死胎标志）。

5. **评估模型**：
- 查看模型的系数（coef_）了解哪些因素对死胎风险有影响及影响程度。
- 计算Cox比例风险比（HR）及其置信区间。

6. **诊断与检验**：
- 使用模型提供的`print_summary()` 或 `plot_partial_effects()` 函数检查模型残差图，验证线性假设和比例风险假定。

7. **模型应用与解读**：
- 预测给定污染物暴露水平下的死胎风险变化。
- 分析危险分数（Hazard Score）来确定个体风险。

8. **模型验证**：
- 划分训练集和测试集，用交叉验证检查模型的稳健性和泛化能力。

在探究大气污染对死胎的影响时，需要特别注意污染物暴露的测量和时间窗口的选择，因为这可能影响到结果的有效性和可靠性。