文章里已经有 KM 曲线、单因素和多因素 Cox，审稿人又加了一句：“Please assess the proportional hazards assumption.” 很多人的补法是运行一次 cox.zph，把全局 P 值贴进回复信。少了一步：你究竟从结果中看到了什么，又据此改变了什么？
比例风险假设涉及效应是否可以用一个不随时间改变的相对风险关系来表达。它不是“模型运行成功”的同义词。KM 曲线交叉可以提示需要认真检查，但单凭交叉或不交叉，都不能替代完整诊断。
运行检验前，先核对数据起点
随访从诊断、手术还是治疗开始？终点是什么？删失如何编码？时间单位是否一致？有无把只有活到某个时间才能获得的指标，当作基线已知变量？这些问题不解决，残差检验给出一个数字也不能让分析变可靠。
| 看到的情况 | 需要进一步核对 | 可能的处理方向 |
|---|---|---|
| 检验未提示明显偏离 | 事件数、图形趋势和估计精度 | 报告诊断，避免写成假设已被证明 |
| 调整变量可能随时间变化 | 它是研究重点还是控制因素 | 评估分层等适用方案，并说明估计变化 |
| 核心暴露的效应随时间变化 | 变化发生在哪些时段，有多少事件 | 考虑时间交互或其他与问题相符的估计 |
| 仅随访尾部波动很大 | 风险集是否很小、区间是否很宽 | 谨慎解释尾部，不据此随意切时间点 |
survival 包文档同时提供 cox.zph 的检验和图形用法。返修中可以报告变量层面与整体结果，并给出关键变量的图形诊断；不要只挑一个“不显著”的结果。P 值的解释还要结合样本和事件信息。
不满足时，不要靠删变量“修好模型”
如果某个重要混杂因素不满足假设，直接删除它可能改变要估计的关系。分层、时间变化效应、限制平均生存时间等方法回答的问题也不完全相同，不能为了过检验随意互换。先和统计分析人员明确：文章想比较什么、在哪个时间范围、结果准备如何解释。
确实改了模型，就同步修改森林图、结果文字和摘要。时间变化效应不宜继续用一个没有解释的恒定 HR 概括；如果报告特定时间范围内的结果，应说明选择依据，避免看过数据后只截取最有利的一段。
审稿回复要留给对方一条可核查的路径
We assessed the proportional hazards assumption using [method] and examined [diagnostic plots] for [terms]. The results suggested [actual findings]. We therefore [retained the model with a qualified interpretation / implemented the justified alternative]. The revised estimates and diagnostic results are provided in [locations], and the interpretation has been updated in [section].
这是可修改的写作框架，不是对你的研究结果的陈述；未完成的工作不得写成已完成。
模板里的两条路线只能保留实际完成的一条。不要在还没诊断时提前写“the assumption was satisfied”，也不要把没有显著证据等同于证明不存在问题。
整理材料时，把事件定义、事件数、随访信息、模型公式、诊断表和图放在一起。技术人员才能判断你缺的是一项补充报告，还是需要调整整套生存分析。
参考与更新
本文的处理步骤为编辑整理的实践建议，需结合研究设计判断；示例不是客户案例，表格不包含虚构实测数据。
云生信 · 审稿与返修系列 · 内容核对日期 2026-10-06。我们会根据方法文档和使用反馈持续修订；欢迎通过官网反馈不准确或不清楚的地方。
