队列研究cox分析的时间尺度问题：time-scale 还是age-scale？
Cox比例风险回归模型，有一个问题往往被人忽略，这个问题是如何选择合适的结局事件时间尺度 time-scale。1979年Farewel 和Cox的研究指出，应当选择与结局事件关系最为密切的一个时间度量作为模型的时间尺度。在干预性质的RCT临床研究中，结局事件的发生风险与接受干预的时间密切相关，采用治疗开始到结局出现的时间间隔(即随访时间)作为Cox模型的时间尺度，是十分合理的！但是，在大多数观察性质的流行病学队列研究，研究起始的时间与观察结局之间可能并不存在直接关联，使用随访时间作为时间尺度可能并不合适！
由于年龄与许多疾病的发生密切相关，于是有4条时间尺度路线，分别是：调整年龄的随访time-scale、age-scale、左截尾age-scale、出生队列分层age-scale。目前，Cox模型的时间尺度选择问题尚未达成共识。本文对此进行总结及探索。
一、4条时间轴scale
由于基准风险函数h0可以为任何形式，被选作时间尺度的变量对研究结局的效应可以得到最充分的控制。这也是Cox提出“应当选择与结局关系最密切的变量作为时间尺度”的原因，通过将作用最强的一个非研究因素作为时间尺度，可以最充分地控制其对暴露-结局关联的影响。如果存在多个可选的时间尺度变量，则应当将最重要的一个变量作为时间尺度，将次重要的变量放在参数部分进行调整(即纳入模型中作为协变量)。简而言之，最重要的age或time作为scale，其他设为covs。
二、文献案例
2.1 中文原理
2.2 SCI范文
三、实战代码
发散思维
在多个可选的时间度量中，由于随访时间最为直观、最易于理解，不管是干预性质的临床研究还是观察性流行病学研究中，默认采用随访时间作为Cox模型时间尺度的研究数量都远超于其他时间尺度。有时为了研究一些特殊暴露和疾病的关联，可能要选择其他时间刻度，如乳腺癌的发病时间可以记录为实际发病年龄，也可以记录为初次妊娠至发病的间隔时间，还可以记录为口服避孕药的服用年限。 在无法确定“正确”时间尺度的情况下，随访时间依据是可选项。使用发病年龄作为时间尺度时，一般都需要考虑生存资料的左截尾信息，否则相当于假定暴露从出生即开始，研究对象从出生开始即处于风险状态，对于常见环境暴露因素并不合理，因此一般不推荐直接使用AGE1尺度。分层的方法对出生队列效应/时期效应进行控制，文献中推荐5岁一层。 其他观点，最优时间尺度、相对时间尺度。HR几种方法差别不大。
小结
与rct常见time-scale不同，队列研究时间尺度除了考虑校正age的time-scale，还有Age-scale、左删失age-scale、出生队列分层age-scale 3种路线，尤其是后2种常见。月明小铺，https://mp.weixin.qq.com/s/jCzMWmahv2hEIDVYNCvlRA 李卓颖,.队列研究资料分析中Cox比例风险回归模型的时间尺度选择和应用[J].中华流行病学杂志,2022,43(12):2002-2007 Alison J. Canchola1，COX REGRESSION USING DIFFERENT TIME-SCALES