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Monte Carlo 模拟文献资料
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BP神经网络和 Cox比例风险模型在生存分析应用中的比较
目的：比较BP神经网络模型和Cox比例风险模型在生存分析中的预测性能，进一步探讨BP神经网络模型在生存分析中的应用。方法：采用Monte Carlo 模拟数据集，如不同样本量、不同删失比例、不同协变量间关系及是否满足等比例风险假定的理论研究和胃癌根治术患者预后预测的实例分析，分别建立BP神经网络模型和Cox比例风险模型，终使用一致性指数C对其预测性能进行比较。结果：当样本量为100、删失比例为60％、80％及样本量为300、删失比例为80％时，BP神经网络模型的预测性能高于Cox比例风险模型（P＜0．05）。协变量不满足等比例风险假定、协变量间存在三维交互作用和非线性关系时，BP神经网络模型的预测性能较Cox比例风险模型好（P＜0．05）。实例研究中发现，BP神经网络模型预测的一致性指数C（0．835）高于Cox比例风险模型（t配对＝4．311，P＜0．001）。结论：BP神经网络模型在生存分析的应用中对样本删失比例、是否满足PH假定、协变量间复杂交互作用和非线性关系具有非特异性，对资料限制较少，且预测一致性高，值得在生存分析中进一步推广应用。
