摘要：在医学科研中，生存分析是较为常用的统计分析方法，对患者生存期进行研究，收集患者结局、发生时间资料，进而全面评定患者。同时，在临床研究中，患者结局多呈现多样性，且不同结局之间具有一定联系，因此需要利用多结局生存分析模型分析数据，提高分析准确性。本文主要对的多结局风险比例模型方法进行概述，并在此基础上探究该模型在医学生存分析中的具体应用。
关键词：风险比例模型 多结局 生存分析 应用
对两个变量对象的结局情况进行观察是生存分析资料的主要特征， 即刻画观察对象预期结局发生的时间、结果。目前，医学研究对生存分析广泛应用，且常用方法为Cox比例风险模型、寿命表法、Kaplan-Meier法等[1]。其中，Cox比例风险模型最常用。但是这些的方法均为单结局分析法，仅能对一种结局的是否发生进行分析，这样，研究应用范围越大，方法使用不足性越凸显，不利于多个失效时间情况的处理，需要充分考虑多结局现象，如某医院研究异体骨髓移植患者手术后感染受排异性、遗传性的影响，观察300名患者，患者出现病毒感染、细菌感染、真菌感染三种不同结局，多结局风险比例模型的重要性凸显。
1 多结局风险比例模型应用方法
2 多结局风险比例模型在生存分析中的具体应用
2.1在有序多结局中的应用
根据g1回归系数，即新药治疗回归系数可知，服用新药患者的中路复发、死亡风险明显低于常规治疗患者，验证新药的有效性。
2.2在无序多结局中的应用
3 结语
在医学生存分析中，合理利用多结局风险比例模型，可有效提高分析结果准确性，帮助研究者获取准确数据，得到科学结局，验证研究，以此得到科学的治疗方法、试验新药，为医学水平提高提供保障。
