在基于两项随机对照试验数据的模拟中，Cox比例风险模型与随机生存森林的预测表现随评价指标和风险比例假设而分化

研究以两项随机对照试验的参考数据集为基础构建多种模拟场景，对Cox比例风险模型与随机生存森林进行中性比较，并按TRIPOD建议使用多个维度的性能指标。 以往比较这两种方法的研究多基于真实世界观察性时间—事件数据，且主要依赖C指数这一单一指标；本文把比较放到随机对照试验背景下的模拟框架中，并扩展到多类性能指标。 证据来自基于两项随机对照试验参考数据集的模拟研究，属于方法学比较设计；摘要未给出模拟场景数量、样本量或具体效应量数值。

仅依据C指数得出的结论可能无法推广到预测性能的其他方面，而总体性能类指标通常给出更合理的结果。 这直接回应了方法学者对C指数作为主导比较指标的批评，说明单一指标排序不能代表模型在整体性能上的表现。 结论来自模拟中不同性能指标之间的对比；摘要未报告各指标的具体数值或差异幅度。

随机生存森林所用的标准对数秩分裂规则可能被替代分裂规则超越，在非比例风险情形下尤为明显。 这提示随机生存森林的实现细节（分裂规则选择）本身会影响其相对表现，而不仅是算法整体层面的差异。 证据来自模拟中不同分裂规则的比较；摘要未说明替代分裂规则的具体名称或改进幅度。

在模拟中，随机生存森林在含治疗—协变量交互的数据中性能下降较小，而Cox比例风险模型的性能受比例风险假设违背的影响。 这给出了两种方法各自更适用或更脆弱的数据情形，为在随机对照试验分析中选择方法提供了条件性依据。 结论基于模拟场景中交互项与比例风险假设的设定；摘要未给出性能下降的具体量化结果。

这项工作面向在随机对照试验时间—事件数据中开展个体生存概率预测的研究者与统计方法使用者，帮助他们在Cox比例风险模型与随机生存森林之间做出有条件的取舍，并提示按TRIPOD建议报告多维度性能指标。其结论适用于本文模拟所设定的场景，尤其是涉及非比例风险与治疗—协变量交互的设定；对于其他数据来源、其他随访结构或其他疾病背景，适用性需要另行评估。

由于当前载入文本为不完整版本，仅有摘要、关键词与参考文献，缺少正文中的模拟场景设置、性能指标数值、分裂规则细节与图表，因此无法在此总结具体的效应量、场景数量或各指标下的排序结果。读者若需据此调整实际分析流程，仍需查阅原文的方法与结果部分，确认模拟条件与自身数据的匹配程度，并关注替代分裂规则的具体实现方式。