我们可以看出，研究人员将CD8+ TIL按照其计数水平分为阴性Negative（计数为0）、低水平Low（1-2 TILs）、中水平Moderate（3-19 TILs）和高水平High（≥20 TILs）共4组，在构建Cox回归模型时，以Negative组为参照组，其余3组设定为3个哑变量进入回归模型。

结果显示，在病理分型为高级别浆液性卵巢癌的患者中，设定CD8+ TIL阴性组患者为参照（HR=1），低水平组、中水平组和高水平TIL组的患者死亡风险比值HR分别为0.86（0.75-0.99）、0.77（0.69-0.87）、0.57（0.49-0.65），提示与CD8+ TIL阴性组患者相比，其余3组患者的死亡风险分别下降14%、23%、43%。

根据HR值的变化可以看出，从CD8+ TIL阴性组到高水平组，HR值逐渐降低，提示随着CD8+ TIL水平的升高，患者死亡风险呈现下降的趋势，那么这个变化趋势是否有统计学显著性呢？

研究人员在结果中同时给出了趋势性检验的结果P Value for Trend=4.2×10-16，提示CD8+ TIL水平每增加一个等级，患者死亡风险呈现出的这种逐渐降低的趋势具有统计学显著性。

研究实例二

我们再来看一个研究实例加深一下对P for trend的理解。例如Am J Clin Nutr在2015年发表的一篇文章，《Carbohydrate quality and quantity and risk of type 2 diabetes in US women》，研究人员探讨了在美国女性中，各种营养素的摄入量与2型糖尿病发病风险的关联性。部分结果如下表所示。

研究人员将不同的营养素按照其摄入水平的5分位进行分组，在构建Cox回归模型时，以水平最低的1组为参照组，其余4组设定为4个哑变量进入回归模型。

结果显示，对于水果纤维的摄入量，5分位分组的中位摄入水平分别为1.45、2.55、3.55、4.69、6.68 g/d，随着水果纤维摄入水平的升高，研究对象2型糖尿病的发病相对风险RR值分别为1、0.93、0.91、0.82、0.73（Model 1），RR值呈现一个下降的趋势，发病风险分别降低0、7%、9%、18%、27%。说明随着水果纤维摄入量的升高，研究对象发生2型糖尿病的风险呈现下降的趋势，趋势性检验P-trend