采用Frank E Harrell Jr教授写的SAS宏“PSPLINET”可以分别构建基于RCS的COX及logistics回归模型，也可以输出相应的置信区间，但是该宏存在的局限是：绘制的置信区间无法选取参考点，也即在参考点的OR或RR值为1。

相应的宏来源：http://biostat.mc.vanderbilt.edu/wiki/pub/Main/SasMacros/survrisk.txt
相应的宏简介：http://biostat.mc.vanderbilt.edu/wiki/Main/SasMacros

R中的Hmisc::rcspline.plot函数虽然明确说可以绘制置信区间，但是测试后发现绘制不了。

明确基于RCS的logisitc回归预测OR指置信区间的绘制原理，其实就是通过计算得到个体水平预测的OR及置信区间后，然后画图的问题。所以关键问题是：如何输出个体水平预测的OR值的置信区间。SAS的proc logistic的output选项XB似乎可以输出个体预测的OR值，但是没办法输出XB的置信区间。stata的predictnl可以获得相关值。

以下是绘制基于RCS的logisitc回归预测OR值置信区间的示例(示例数据仅供交流，并不一定具有实际意义)。

webuse mksp2, clear

mkspline dose = dosage, cubic nknots(4) displayknots
logistic outcome dose*
predictnl pred = _b[dose1]*(dose1-48) + _b[dose2]*(dose2-10.547238) + _b[dose3]*(dose3-0.39063844), ci(lo hi)
gen OR  = exp(pred)
gen LCI  = exp(lo)
gen UCI  = exp(hi)

twoway   ///
(line OR LCI UCI  dosage,  sort ///
lp( l longdash longdash) lc(black black black) ///
lw(medium medium medium)) ,    ///  
scheme(s1mono) ///
ylabel(0.01 0.1 1 10 100 1000, angle(horiz) format(%3.2fc)) ///
xlabel(0(10)100)   ///
yscale(log)  ///
ytitle("Odds Ratio", margin(right)) ///
legend(on position(10) ring(0)) ///
plotregion(style(none))