Cox构建预测模型（3）：如何用R语言做cox先单后多回归分析！（附全套代码）

上一篇为大家介绍了预测模型中基线表格的绘制方式，那么在预测模型构建过程中，通过Cox回归来筛选预测因子也是十分关键的。在影响因素研究中，大家较为熟知的筛选方式是先单后多，但是在预测模型文章中，更为常用的筛选方法是逐步回归法。

逐步回归，是通过逐步将自变量输入模型，如果模型具统计学意义，并将其纳入在回归模型中。同时移出不具有统计学意义的变量。最终得到一个自动拟合的回归模型。说到这里大家可能会有点理解了，逐步回归法的目的是构建一个拟合佳的模型，该变量在回归过程中是否具有统计学意义无关，这与先单后多有着本质的区别。

一、文献解读

案例文献是沈阳医学院公共卫生学院学者基于SEER数据库的一项回顾性研究，旨在建立一个列线图来预测老年恶性骨肿瘤（MBT）患者的总生存期（OS）。

1. 摘要

背景：恶性骨肿瘤（MBT）是老年患者死亡的原因之一。我们研究的目的是建立一个列线图来预测老年MBT患者的总生存期（OS）。