简要介绍变系数模型，并以变系数Cox模型为例，通过实际数据分析展示其在医学和公共卫生领域的应用，为相关研究提供方法学参考。实例基于某疾病预防控制中心部分慢病管理数据，拟合变系数Cox模型，探索高血压人群中体重指数（body mass index,BMI）与死亡风险之间的时变关联。结果显示，体重过低（BMI<18.5 kg/m²）与较高的死亡风险相关，但其关联程度随着随访时间的延长而逐渐减弱；超重（23 kg/m²≤BMI<25 kg/m²）与较低的死亡风险相关，其关联程度随着随访时间的延长而逐渐减弱。变系数模型能够捕捉到暴露因素对于结局的影响如何随着其他变量的改变而变化，有助于更为全面地理解变量间的复杂关系，在医学和公共卫生研究中有很好的应用和推广价值。