一文讲懂Joinpoint回归原理和Joinpoint官方软件的使用—

各位老师大家好，这几天有老师问我joinpoint regression怎么做，为什么看到的joinpoint都是围绕着SEER数据打转转？我针对这个问题参阅了网上的很多文章，在这里首先感谢互联网络提供的知识平台！把我学习的心得分享给大家。

我总结了一句话就能搞明白joinpoint回归：joinpoint回归说白了是分段回归+时间序列分析。时间趋势分析是流行病学研究的重要组成部分［1］。传统的回归模型主要从全局的角度对研究时间范围内疾病分布的整体趋势进行拟合评价，无法呈现局部的变化特征。1998年Kim等［2］首次提出Joinpoint回归模型，该模型的核心思想是根据疾病分布的时间特征建立分段回归，通过若干连接点将研究时间分割成不同区间，并对每个区间进行趋势拟合和优化，进而更详细地评价全局时间范围内不同区间特异性的疾病变化特征。Joinpoint回归模型由美国国立癌症研究所肿瘤控制与人口科学部开发，在肿瘤发病率和死亡率趋势研究领域得到广泛地应用。本文将以肿瘤发病趋势分析为例，从基本原理、分析步骤、实例演示和注意事项四个方面展开阐述。

一、基本原理（一）模型介绍

Joinpoint回归模型有线性模型（y=xb）和对数线性模型（ln y=xb）两种，如果因变量服从正态分布（或近似正态分布）且数据样本量较大（通常大于100）时选择线性模型；如果因变量服从指数分布或泊松分布，则宜选用对数线性模型。分析以人群为基础的肿瘤发病率和死亡率趋势时一般选择对数线性模型。假设有一组观测值y表示肿瘤发病率，x表示发病年份，

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