统计分析

不是必须一致，两次结果有偏差属于正常现象

基于KM曲线（Kaplan-Meier curve）和RCS（Restricted Cubic Spline）的方法可以用于获取生存分析或风险模型中的特征性阈值或截断值。这两种方法在计算特征性阈值时采用了不同的统计方法，因此可能得到不同的结果。

KM曲线是一种非参数的生存分析方法，用于估计事件发生率（如死亡）在时间上的变化。通过观察KM曲线，可以大致估计在何处存在一个截断值，即事件发生率有明显变化的时间点。截断值并不是通过直接计算得出的，而是通过观察KM曲线的形状来确定的。

RCS是一种基于样条函数的回归方法，用于建立预测模型并估计特征性阈值。RCS使用多项式函数来拟合数据，并根据拟合曲线的形状来确定特征性阈值。与KM曲线不同，RCS是基于回归模型的计算方法，可以考虑多个自变量和其他因素的影响。

由于KM曲线和RCS方法采用不同的统计原理和计算方式，因此在计算特征性阈值时可能会得到不同的结果。这并不意味着其中一种方法一定是错误的，而是反映了两种方法在统计推断和计算中的差异。根据实际研究目的和数据特点，可以选择适合的方法或结合多种方法进行分析和解释。

可以不一致，两者是两种分析方式，截断值不一定一致的