Wie interpretiert man eine Hazard Ratio aus einer kontinuierlichen Variablen - Differenzeinheit?

Ich lese einen Artikel, der Hazard Ratios für kontinuierliche Variablen zeigt, bin mir aber nicht sicher, wie ich die angegebenen Werte interpretieren soll.

Mein derzeitiges Verständnis der Gefährdungsquoten ist, dass die Zahl die relative Wahrscheinlichkeit von [Ereignis] unter bestimmten Bedingungen darstellt. Beispiel: Wenn die Hazard Ratio für den Tod durch Lungenkrebs beim Rauchen (ein binäres Ereignis) 2 beträgt, war die Wahrscheinlichkeit, dass Raucher im überwachten Zeitraum sterben, doppelt so hoch wie bei Nichtrauchern.

In Wikipedia wird für kontinuierliche Variablen interpretiert, dass das Gefährdungsverhältnis für eine Differenzeinheit gilt. Dies ist für mich für ordinale Variablen sinnvoll (z. B. Anzahl der pro Tag gerauchten Zigaretten), aber ich weiß nicht, wie ich dieses Konzept auf kontinuierliche Variablen anwenden soll (z. B. Gramm Nikotin, das pro Tag geraucht wird?).

Unter der Annahme proportionaler Gefahren (wie in einem Cox-Modell) und einer Gefährdungsquote für einen Anstieg des täglich gerauchten Nikotins um 1 mg von 1,02 bedeutet dies, dass Personen, die 11 mg rauchen, im überwachten Zeitraum mit einer Wahrscheinlichkeit von 1,02 sterben als Personen, die rauchen 10 mg. Gleiches gilt für 12 vs 11 mg usw. Wenn die Einheiten Ihrer kontinuierlichen Kovariable für die Interpretation zu klein sind, potenzieren Sie einfach das Gefährdungsverhältnis entsprechend: Personen, die 20 mg rauchen, wobei (1,02) ^ 10 = 1,22 genauso wahrscheinlich sterben wie Personen, die rauchen 10 mg usw. (Dies wird durch die multiplikative Modellstruktur der Cox-Regression verursacht.)

Wenn Ihre Variable Gramm Nikotin (pro Tag?) Ist, dann ist die Einheit 1 Gramm Nikotin. Wenn Ihre Variable in Milligramm gemessen wird, beträgt die Einheit 1 Milligramm. Letzteres klingt für mich nach einer vernünftigeren Maßnahme, da ich vermute, dass 1 Gramm Nikotin ziemlich tödlich ist.

In diesem Zusammenhang bezieht sich die Einheit also nicht auf diskrete Dinge (wie Sigareten), sondern auf die Einheit, in der die Variable gemessen wird (Anzahl der Sigareten, Gramm oder Milligramm Nikotin, Liter oder Pints ​​Bier, ...).

Die Funktionen und Funktionen des R- rmsPakets berechnen standardmäßig das Gefährdungsverhältnis zwischen den Quartilen. Dies behandelt Nichtlinearitäten (aber nicht Nicht-Monotonie) und Interaktionen ziemlich einfach, wobei fast alle Variablen gleich sind.cphsummary