Cox比例风险回归模型是一种用于研究生存分析的统计方法，它可以用来评估多个变量对生存时间的影响。

在分层交互建模中，我们需要考虑不同层次（例如性别、年龄组等）之间的交互作用对生存时间的影响。

为了在Cox比例风险回归模型中进行分层交互建模，我们可以按照以下步骤操作：
1. 首先，我们需要收集数据并整理成适合进行分析的格式。

数据应该包括生存时间、事件发生状态以及可能影响生存时间的协变量（如性别、年龄等）。

2. 接下来，我们需要确定分层变量。

分层变量是我们希望在模型中考虑的分组变量，例如性别、年龄组等。

3. 然后，我们需要将数据按照分层变量进行分组。

这可以通过使用数据处理软件（如R、Python等）中的分组函数来实现。

4. 在每个分层内，我们可以使用Cox比例风险回归模型来估计各个协变量对生存时间的影响。

这可以通过调用相应的回归函数来实现。

5. 最后，我们需要将各个分层的模型结果进行整合。

这可以通过将各个分层的系数与分层变量进行相乘，然后将结果相加来实现。

这样，我们就可以得到一个考虑了分层交互作用的Cox比例风险回归模型。