Como interpretar uma taxa de risco a partir de uma variável contínua - unidade de diferença?

Estou lendo um artigo que mostra as taxas de risco para variáveis ​​contínuas, mas não sei como interpretar os valores fornecidos.

Meu entendimento atual das taxas de risco é que o número representa a probabilidade relativa de [evento] dada alguma condição. Por exemplo: se a taxa de risco de morte por câncer de pulmão por tabagismo (um evento binário) for 2, os fumantes terão duas vezes mais chances de morrer no período monitorado do que os não fumantes.

Olhando na Wikipedia, a interpretação para variáveis ​​contínuas é que a taxa de risco se aplica a uma unidade de diferença. Isso faz sentido para mim para variáveis ​​ordinais (por exemplo, número de cigarros fumados por dia), mas não sei como aplicar esse conceito a variáveis ​​contínuas (por exemplo, gramas de nicotina fumadas por dia?)

Assumindo riscos proporcionais (como em um modelo de Cox) e a taxa de risco para um aumento de 1 mg de nicotina fumada por dia é de 1,02, isso indica que as pessoas que fumam 11 mgs têm 1,02 probabilidade de morrer no período monitorado do que as pessoas que fumam 10 mg. O mesmo se aplica a 12 vs 11 mgs, etc. Se as unidades de sua covariável contínua forem muito pequenas para interpretação, simplesmente exponencie a taxa de risco correspondentemente: Pessoas que fumam 20 mgs, onde (1,02) ^ 10 = 1,22 tem mais chances de morrer do que pessoas que fumam 10 mgs etc. (Isso é causado pela estrutura do modelo multiplicativo da regressão de Cox.)

Se sua variável é gramas de nicotina (por dia?), A unidade é de 1 grama de nicotina. Se sua variável for medida em miligramas, a unidade será 1 miligrama. Este último me parece uma medida mais razoável, pois suspeito que 1 grama de nicotina seja bastante mortal.

Portanto, neste contexto, a unidade não se refere a coisas discretas (como sigaretes), mas à unidade em que a variável é medida (número de sigaretes, gramas ou miligramas de nicotina, litros ou litros de cerveja, ...)

As funções e rmso pacote R calculam, por padrão, a taxa de risco da faixa inter-quartil. Isso lida com não linearidades (mas não com não monotonicidade) e interações com bastante facilidade, colocando quase todas as variáveis ​​em uma base igual.cphsummary