Как интерпретировать отношение рисков по непрерывной переменной - единице разницы?

Я читаю статью, в которой показаны коэффициенты опасности для непрерывных переменных, но я не уверен, как интерпретировать данные значения.

Мое текущее понимание коэффициентов опасности состоит в том, что число представляет относительную вероятность [события] при определенном условии. Например: если отношение риска смерти от рака легких при курении (бинарное событие) равно 2, то вероятность того, что курильщики умрут в контролируемом периоде времени, в два раза выше, чем у некурящих.

Глядя на википедию, интерпретация непрерывных переменных заключается в том, что отношение рисков относится к единице разницы. Для меня это имеет смысл для порядковых переменных (например, количество сигарет, выкуриваемых в день), но я не знаю, как применить эту концепцию к непрерывным переменным (например, граммы никотина, выкуриваемого в день?)

Если предположить, что пропорциональные опасности (как в модели Кокса) и отношение рисков для увеличения количества никотина, выкуриваемого в день на 1 мг, равны 1,02, то это говорит о том, что люди, курящие 11 мг, имели 1,02 вероятности умереть в течение контролируемого периода времени, чем курящие люди. 10 мг. То же самое относится и к 12 против 11 мг и т. Д. Если единицы вашей непрерывной ковариабельности слишком малы для интерпретации, то просто возведите в степень отношение риска соответственно: люди, курящие 20 мг, где (1,02) ^ 10 = 1,22 с вероятностью смерти, чем люди, курящие 10 мг и т. Д. (Это вызвано мультипликативной структурой модели регрессии Кокса.)

Если ваша переменная равна грамму никотина (в день?), То единица измерения составляет 1 грамм никотина. Если ваша переменная измеряется в миллиграммах, то единица измерения равна 1 миллиграмму. Последнее звучит как более разумная мера для меня, так как я подозреваю, что 1 грамм никотина довольно смертелен.

Таким образом, в этом контексте единица относится не к отдельным вещам (например, к сигаретам), а к единице, в которой измеряется переменная (количество сигарет, граммов или миллиграммов никотина, литров или пинт пива, ...)

rmsПакет cphи summaryфункции R по умолчанию вычисляют коэффициент опасности между квартилями. Это довольно легко обрабатывает нелинейности (но не немонотонность) и взаимодействия, ставя почти все переменные на равную основу.