适应症领域

心血管

• Poisson 与负二项回归

  Poisson and Negative Binomial Regression (Poisson / NB)

  用对数暴露时间作为 offset 建模事件次数，估计发生率比，并根据预设策略处理过度离散。

• 协方差分析

  Analysis of Covariance (ANCOVA)

  校正基线值后的组间连续终点比较，输出 LS Mean 及组间差（95% CI）。

• 组序贯与期中分析

  Group Sequential Design and Interim Analysis (GSD)

  在预设信息时点比较累计检验统计量与组序贯界值，在允许期中停止的同时控制总体 I 类错误。

• 竞争风险与累积发生函数

  Competing Risks, Cumulative Incidence, and Fine-Gray Model (CIF / Gray / Fine-Gray)

  在目标事件可能被另一事件阻止时估计累积发生函数，用 Gray 检验比较 CIF，并可用 Fine-Gray 模型估计亚分布风险比。

• Cox 比例风险回归

  Cox Proportional Hazards Regression (Cox PH)

  用半参数比例风险模型估计治疗组风险比及置信区间，并可按随机分层因素分层或校正协变量。

• Kaplan-Meier 生存分析

  Kaplan-Meier Estimation and Log-rank Test (KM / log-rank)

  估计时间-事件终点的生存曲线、中位时间和指定时点生存率，并用 log-rank 检验比较组间曲线。

• 限制性平均生存时间

  Restricted Mean Survival Time (RMST)

  在预先指定限制时间内计算 KM 生存曲线下面积，用可解释的时间差比较治疗组且不依赖比例风险假设。

• 分层 Log-rank 检验

  Stratified Log-rank Test (Stratified log-rank)

  在预先指定的随机分层因素内比较治疗组生存曲线，再合并各层观察与期望事件差得到总体检验。