Kesitsel tədqiqatlarda lojistik reqressiya modellərindən tənzimlənmiş yayılma nisbətlərinin əldə edilməsi

Transversais üçün reqressiya logistika modelləri üçün şansın geniş yayılmasına imkan verir.

Las prevalensiyaların həyata keçirilməsini və transversalları tənzimləməsini həyata keçirən logistika modellərinin bir hissəsini təşkil edir.

    Computação Científica Proqramı, Fundação Oswaldo Cruz, Rio de Janeiro, Brasil
    Pesquisa institutu Clínica Evandro Chagas, Fundação Oswaldo Cruz, Rio de Janeiro, Braziliya
    Matemática e Estatística Departamento, Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, Brasil

Məqalələr

Son onilliklərdə, nisbət nisbəti əvəzinə epidemioloji yayılma nisbətinin (PR) istifadəsi, kəsikli tədqiqatlarda bir əlaqə ölçüsü olaraq müzakirə edildi. Bu məqalədə PR hesablanması üçün statistik modellərin istifadəsindəki əsas çətinliklər: yaxınlaşma problemləri, alətlərin mövcudluğu və yersiz fərziyyələr müzakirə olunur. Wilcosky & Chambless tərəfindən təklif olunan iki üsula əsaslanan ikili reqressiya modellərindən PR-ı qiymətləndirmək və fərqli metodlarla müqayisə etmək üçün birbaşa yanaşmanı həyata keçiririk. Üç nümunədən istifadə etdik və xam və düzəliş edilmiş PR qiymətləndirməsini log-binomial, Poisson reqressiyası və yayılma ehtimalı nisbəti (POR) ilə əldə edilən təxminlərlə müqayisə etdik. Birbaşa yanaşmadan əldə edilən PR-lar, log-binomial və Poisson tərəfindən əldə edilənlərə kifayət qədər yaxın dəyərlərlə nəticələndi,POR isə PR-ı çox qiymətləndirdi. Burada tətbiq olunan model aşağıdakı üstünlükləri göstərdi: ədədi qeyri-sabitlik; adekvat ehtimal paylanmasını qəbul edir və R statistik paketi vasitəsilə mövcuddur.

Yayılma nisbəti; Logistik Modellər; Kesişsel Tədqiqatlar

Yalnız əvvəlcədən məlumat verildiyi təqdirdə, ABŞ-da prevalência (RP) diskussiyalarını davam etdirmək üçün transversais üçün bir qiymətləndirmə və assosiasiyanı təmin etmək üçün bir fürsət tapırıq. RP-yə uyğun modelləşdirmə prinsipləri ilə fərqlənmirlər: konvergensiya problemləri, ferramentas və pressupostos uyğun olmayan uyğunlaşma. Wilcosky & Chamblers üçün təkliflər irəli sürdüyünüz bir RP com bazası modelləri üçün bir RP com bazasını tətbiq etmək üçün bir tətbiqetmə planını həyata keçirtməyi planlaşdırırıq. Qiymətləndirmə kimi istifadə olunan istifadə qiymətləri, RP-nin giriş-binomiya, Poisson və şans prevalente (RCP) modelləri kimi qiymətləndirmə obtidas pela função com kimi qiymətləndirmə kimi qiymətləndirmə kimi qiymətləndirmələr.RP-nin təklifi olaraq, Poisson log-binomial və RCP-nin üstünlüyündə bir RP-yə üstünlük verən modellər təklif olunur. Əvvəlcədən seçilmiş vantagens kimi təqdim edin: não apresenta instabilidade numérica; bir distribuição de probabilidades adekvat qəbul etmək; e está disponível no esta estico R.

; Razão de Prevalências; Modelos Logísticos; Estudos Transversais

Xüsusi olaraq, prevalansiya (RP) ilə diskussiyaların həyata keçirilməsini, transversalların satış qiymətləri və nisbətlərin nisbətlərini müəyyənləşdirin. LP prinsipləri və RP üçün istifadə olunan modellərin estadísticos tətbiqetmələrini təhlil etmək üçün seçimlər: konvergensiya problemləri, apropiados yoxdur. El Objetivo es realizar və RP üçün nəzərdə tutulmuş iki binarios modellərini müəyyənləşdirmək üçün Wilfosky y Chamblers və özləri ilə müqayisə etdikləri məhsulların təkliflərini təqdim etdilər. Üçüncü növbədə istifadə olunan qiymət müqayisəsi, RP-nin log-binomial, Poisson və prevalencia (ORP) nisbətləri nisbətlərini qiymətləndirdi. Los RP, Poisson log-binomial y və los obtenidos orta səviyyəli valores cercanos ilə dieron komo nəticələrini təyin etdi,RCP-nin yeni RP-yə baxılması. El rejimi təqdim olunan bir məlumat təqdim edir: bir nömrəli təqdimat mövcud deyil, hər hansı bir proqram yayımlanmır və R proqram təminatında istifadə edilə bilər.

Razón de Prevalencias; Modelos Logísticos; Estudios Transversales

Giriş

Son bir neçə onillikdə bir neçə müəllif 1,2,3,4,5,6,7 1. Axelson O, Fredriksson M, Ekberg K. Yayılma nisbətinin v yayılma ehtimalı nisbətinin en kəsiyində risk ölçüsü olaraq istifadə edilməsi işlər. Occup Environ Med 1994; 51: 574. kəsikli tədqiqatlarda istifadə ediləcək ən uyğun birləşmə tədbirini təyin etməyə çalışmışıq. Konsensus budur ki, yayılma nisbətləri nisbəti (POR), maraq hadisəsi nadir olduqda yalnız yayılma nisbətinin (PR) yaxşı bir yaxınlaşmasıdır 8 8. Kleinbaum DG, Kupper LL, Morgenstern H. Epidemioloji tədqiqat: prinsiplər və kəmiyyət metodları. Hoboken: John Wiley & Sons; 1982.. Lojistik reqressiya, şərh və hesablama tətbiqinin asanlığı səbəbindən POR-un qiymətləndirilməsində istifadə edilən ən populyar statistik modeldir. Bununla birlikdə, birləşmə tədbirinin seçimi PR olduqda,və maraq hadisəsi nadir deyil, bu model zəif təxminlər yaradır. Belə hallarda, bir neçə müəllif həqiqi PR-ı qiymətləndirmək üçün lojistik reqressiya modellərinə alternativ təklif etmişdir.

Lee & Chia 9 9. Lee J, Chia K. Kesitsel məlumatlar üçün yayılma nisbətinin qiymətləndirilməsi: peşə epidemiologiyasında bir nümunə. Br J Ind Med 1993; 50: 861-2. yayılma nisbətlərini qiymətləndirmək üçün Breslowun modifikasiyası (Breslow-Cox modeli) ilə Cox modellərindən istifadə edən ilk müəlliflər idilər, lakin tədqiqatda standart səhvlər və dolayısı ilə etibar aralıkları düzgün hesablanmadı. Cox modelləri tərəfindən əldə edilən standart səhvlərin düzəldilməsi əvvəlcədən təklif edilmişdir 10 10. Lin D, Wei LJ. Cox mütənasib təhlükələr modeli üçün güclü nəticə. J Am Stat Assoc 1989; 84: 1074-8. , lakin nəzərə alınmadı. Barros & Hirakata 5 5. Barros AJ, Hirakata VN. Kesitsel tədqiqatlarda lojistik reqressiya üçün alternativlər: yayılma nisbətini birbaşa qiymətləndirən modellərin empirik müqayisəsi. BMC Med Res Methodol 2003; 3:21.Breslow-Cox və Poisson modellərinin eyni təsiri qiymətləndirmələrindən istifadə etmişdir 11. 11. Clayton D, Hills M. Epidemiologiyada statistik modellər. Oxford: Oxford University Press; 1993. və PR-i qiymətləndirmək üçün güclü varyanslı Poisson regresiya modellərindən istifadə etdi. Zou 12 12. Zou G. İkili məlumatlarla perspektivli tədqiqatlara dəyişdirilmiş bir Poisson regresiya yanaşması. Am J Epidemiol 2004; 159: 702-6. Poisson modelinin PR-ı 2 ilə 2 cədvəldə qiymətləndirmək üçün güclü dispersiya ilə etibarlılığını nümayiş etdirən bir simulyasiya işi yayımladı. PR-nı qiymətləndirmək üçün Poisson modelindən istifadə ilə bağlı əsas məsələ, ikitərəfli (dəyişmənin olması və ya olmaması) cavab dəyişənini təsvir etmək üçün müəyyən bir sayma ehtimalının paylanmasından sui-istifadədir.Oxford: Oxford University Press; 1993. və PR-i qiymətləndirmək üçün güclü varyanslı Poisson regresiya modellərindən istifadə etdi. Zou 12 12. Zou G. İkili məlumatlarla perspektivli araşdırmalara dəyişdirilmiş bir Poisson regresiya yanaşması. Am J Epidemiol 2004; 159: 702-6. Poisson modelinin PR-ı 2 ilə 2 cədvəldə qiymətləndirmək üçün güclü dispersiya ilə etibarlılığını nümayiş etdirən bir simulyasiya işi yayımladı. PR-nı qiymətləndirmək üçün Poisson modelindən istifadə ilə bağlı əsas məsələ, ikitərəfli (dəyişmənin olması və ya olmaması) cavab dəyişənini təsvir etmək üçün müəyyən bir sayma ehtimalının paylanmasından sui-istifadədir.Oxford: Oxford University Press; 1993. və PR-i qiymətləndirmək üçün güclü varyanslı Poisson regresiya modellərindən istifadə etdi. Zou 12 12. Zou G. İkili məlumatlarla perspektivli araşdırmalara dəyişdirilmiş bir Poisson regresiya yanaşması. Am J Epidemiol 2004; 159: 702-6. Poisson modelinin PR-ı 2 ilə 2 cədvəldə qiymətləndirmək üçün güclü dispersiya ilə etibarlılığını nümayiş etdirən bir simulyasiya işi yayımladı. PR-nı qiymətləndirmək üçün Poisson modelindən istifadə ilə bağlı əsas məsələ, ikitərəfli (dəyişmənin olması və ya olmaması) cavab dəyişənini təsvir etmək üçün müəyyən bir sayma ehtimalının paylanmasından sui-istifadədir.Poisson modelinin PR-ı 2 ilə 2 cədvəldə qiymətləndirmək üçün güclü dispersiya ilə etibarlılığını nümayiş etdirən bir simulyasiya işi yayımladı. PR-nı qiymətləndirmək üçün Poisson modelindən istifadə ilə bağlı əsas məsələ, ikitərəfli (dəyişmənin olması və ya olmaması) cavab dəyişənini təsvir etmək üçün müəyyən bir sayma ehtimalının paylanmasından sui-istifadədir.Poisson modelinin PR-ı 2 ilə 2 cədvəldə qiymətləndirmək üçün güclü dispersiya ilə etibarlılığını nümayiş etdirən bir simulyasiya işi yayımladı. PR-nı qiymətləndirmək üçün Poisson modelindən istifadə ilə bağlı əsas məsələ, ikitərəfli (dəyişmənin olması və ya olmaması) cavab dəyişənini təsvir etmək üçün müəyyən bir sayma ehtimalının paylanmasından sui-istifadədir.

Skov və s. 4 4. Skov T, Deddens J, Petersen M, Endahl L. Yayılma nisbətinin nisbətləri: qiymətləndirmə və hipotez testi. Int J Epidemiol 1998; 27: 91-5. birbaşa PR 13-ü qiymətləndirmək üçün binomial paylama və bir günlük əlaqəsi (log-binomial model) ilə ümumiləşdirilmiş bir xətti model istifadə etdi 13. Wacholder S. GLIM-də binomial reqressiya: risk nisbətlərinin və risk fərqlərinin qiymətləndirilməsi. Am J Epidemiol 1986; 123: 174-84. . Bu model birbaşa PR-ı qiymətləndirməyə imkan versə də, cavab dəyişəninin tipi ilə uyğun bir ehtimal paylanmasını qəbul etsə də, davamlı dəyişənlərin mövcudluğunda yaxınlaşma olmaması problem olaraq qalır. Bu problemi həll etmək üçün Deddens və digərləri. 6 6. Deddens JA, Petersen MR, Lei X. PROC GENMOD yaxınlaşmadığı zaman yayılma nisbətlərinin qiymətləndirilməsi. In: 28-ci İllik SAS İstifadəçilər Qrupu Beynəlxalq Konfransının materialları. Cary:SAS Institute Inc .; 2003. səh. 270-328. log-binomial model yaxınlaşa bilmədikdə MLE-yə bir yaxınlaşma tapmaq üçün COPY metodunu təqdim etdi. Log-binomial modelin yaxınlaşma problemi səbəbindən Schouten et al. 14 14. Schouten E, Dekker J, Kok F, Cessie S, van Houwelingen H, Pool J, et al. Case-kohort dizaynlarında risk nisbəti və nisbət nisbətinin qiymətləndirilməsi: hipertansiyon və ürək-damar ölümü. Stat Med 1993; 12: 1733-45. PR əldə etmək üçün lojistik reqressiyanın istifadəsinə imkan verən sadə bir məlumat manipulyasiyası təklif etdi. Bu, hadisənin baş verdiyi sətirlərin təkrarlanması və hadisədən hadisənin qeyri-hadisəyə dəyişdirilməsi ilə məlumat dəstinin dəyişdirilməsindən ibarətdir 14,15,16 14. Schouten E, Dekker J, Kok F, Cessie S, van Houwelingen H, Pool J və s. Case-kohort dizaynlarında risk nisbəti və nisbət nisbətinin qiymətləndirilməsi:hipertoniya və ürək-damar ölümü. Stat Med 1993; 12: 1733-45. .

Başqa bir yanaşma - Wilcosky & Chambless 17 tərəfindən təklif edilmişdir. 17. Wilcosky TC, Chambless LE. Epidemioloji tədbirlərin birbaşa tənzimlənməsi və regresiya tənzimlənməsinin müqayisəsi. J Xronik Dis 1985; 38: 849-56. , şərti və marjinal metodlardan istifadə edərək 18 18. Lane PW, Nelder JA. Proqnozlaşdırma nümunələri kimi kovaryansın və standartlaşdırmanın təhlili. Biometrics 1982; 38: 613-21. - ikili reqressiya yolu ilə epidemioloji tədbirlərin birbaşa tənzimlənməsini əhatə edir. Bu metodların üstünlüyü ondan ibarətdir ki, kəsişmə tədqiqatlarında müşahidə olunan cavab dəyişəninin təbiəti ilə uyğunlaşaraq ikitərəfli reaksiyalı bir dəyişən üçün ehtimal paylanmasını qəbul etsinlər. Bir maddə 19 19. Souza CL, Carvalho FM, Araújo TM, Reis EJFB, Lima VMC, Porto LA. Fatores, professorların pregas vokallarının patologiyasını birləşdirir. Rev Saúde Pública 2011; 45: 914-21.PR-i qiymətləndirmək üçün Wilcosky & Chambless 17 metodundan istifadə edən, lakin proqram tətbiqindən bəhs etməyib. Bu yaxınlarda R Core Team, R (R paket versiyası 1.2; The R Statistical Computing, Viena, Avstriya; http://www.r-project.org) vasitəsilə marginal və şərti PR və etibar intervallarını qiymətləndirmək üçün bir proqram paketi hazırladı. bootstrap və delta metodları, lakin hələ bu paketin detallarını və PR-ı qiymətləndirmək üçün istifadə etdiyi metodlar arasındakı fərqləri izah edən elmi bir məqalə dərc etməmişlər.org) marginal və şərti PR-ləri və güvən intervallarını bootstrap və delta metodları ilə qiymətləndirmək üçün, lakin hələ bu paketin təfərrüatlarını və PR-ı qiymətləndirmək üçün istifadə etdiyi metodlar arasındakı fərqləri izah edən elmi bir məqalə dərc etməmişlər.org) marginal və şərti PR-ləri və güvən intervallarını bootstrap və delta metodları ilə qiymətləndirmək üçün, lakin hələ bu paketin təfərrüatlarını və PR-ı qiymətləndirmək üçün istifadə etdiyi metodlar arasındakı fərqləri izah edən elmi bir məqalə dərc etməmişlər.

Bu yazıda Wilcosky & Chambless 17 17. Wilcosky TC, Chambless LE tərəfindən təklif olunan metodlara əsaslanan ikili regresiya modellərindən yayılma nisbətini qiymətləndirmək üçün birbaşa bir yanaşma istifadə edirik. Epidemioloji tədbirlərin birbaşa tənzimlənməsi və regresiya tənzimlənməsinin müqayisəsi. J Xronik Dis 1985; 38: 849-56. və nəticələrini ədəbiyyatda təqdim olunan müxtəlif metodlarla əldə edilənlərlə müqayisə edirik. Tədqiqatımızı göstərmək üçün üç fərqli məlumat dəsti istifadə olunur.

Metodlar

Wilcosky & Chambless 17 tərəfindən təklif olunan yanaşmaya əsaslanaraq 17. 17. Wilcosky TC, Chambless LE. Epidemioloji tədbirlərin birbaşa tənzimlənməsi və regresiya tənzimlənməsinin müqayisəsi. J Xronik Dis 1985; 38: 849-56. , marjinal və şərti metodlarla əldə edilmiş PR qiymətləndirmələrini müqayisə etmək üçün həqiqi və süni verilərdən istifadə edirik. Bu təxminlər binomial, log-binomial və sağlam Poisson / Cox modellərinin əldə etdiyi təxminlərlə də müqayisə edilir.

Bir məntiqi modeldən istifadə edərək, iki və ya daha çox dəyişən üçün düzəldilmiş bir xəstəliyin (transversal tədqiqatlarda yayılmış yayılma) baş vermə ehtimalını təxmin etmək sadədir. Məsələn, müəyyən edilmiş bir populyasiyanın diabet statusu (1: bəli / 0: yox), yaşı (davamlı) və piylənmə vəziyyəti (1: bəli / 0: yox) haqqında bir məlumata sahib olduğunu düşünək. Bu məlumatla, aşağıdakı tənlik yolu ilə düzəldilmiş diabet ehtimalı əldə edilə bilər:

burada P DİABETLƏR = 1, β 0 , β 1 , β 2 -nin məlumatdan qiymətləndirilən reqressiya əmsalı olması ehtimalıdır . Qeyd edək ki, exp (β 2 ), obez şəxslərdə diabetə nisbəti, yaşa görə düzəldilmiş obez olmayanlara nisbətən nisbət nisbətini qiymətləndirir. Bununla birlikdə, obez və obez olmayan şəxslərdə yaşa görə düzəldilmiş diabet üçün təxmin edilən PR almaqla maraqlanırıqsa, aşağıda göstərildiyi kimi iki yolla davam edə bilərik:

1) Marjinal metod: OBESITY dəyişəninin hər bir təbəqəsində (bəli və ya xeyir), Diyalə 1-dən istifadə edərək verilənlər bazasına daxil olan hər yaş dəyəri üçün diabetin yayılması hesablanır. PR hər bir təbəqədəki yayılma nisbətinin ortalaması arasındakı nisbətdir. Wilcosky & Chambless 17 17. Wilcosky TC, Chambless LE. Epidemioloji tədbirlərin birbaşa tənzimlənməsi və regresiya tənzimlənməsinin müqayisəsi. J Xronik Dis 1985; 38: 849-56. bu qiymətləndirməyə marjinal yayılma nisbəti (MPR) kimi müraciət edin;

2) Şərti metod: OBESITY dəyişəninin hər bir təbəqəsində, diabetin yayılması, Dəyər 1-dən istifadə edilərək, yaşı verilənlər bazasından alınan orta dəyər olaraq təyin edilir. Beləliklə, iki yayılma nisbəti hesablana bilər. Wilcosky & Chambless 17 17. Wilcosky TC, Chambless LE. Epidemioloji tədbirlərin birbaşa tənzimlənməsi və regresiya tənzimlənməsinin müqayisəsi. J Xronik Dis 1985; 38: 849-56. bu qiymətləndirməyə şərti yayılma nisbəti (CPR) kimi baxın.

Xətti reqressiya modelində hər iki metod da eyni dəyəri qiymətləndirir. Bununla birlikdə, lojistik reqressiya modelində, p sıfıra və ya birə yaxın olduqda, iki metodun təxminləri arasında əhəmiyyətli fərqlər müşahidə etdik.

Lee & Chia 9-a görə 9. Lee J, Chia K. Kesitsel məlumatlar üçün yayılma nisbətinin nisbətlərinin qiymətləndirilməsi: peşə epidemiologiyasında bir nümunə. Br J Ind Med 1993; 50: 861-2. , marjinal metod daxili düzəliş edilmiş bir tədbir təmin edir və PR-ın xarici dəyərləri ilə hər hansı bir müqayisəni etibarsız edir. Digər tərəfdən, şərti metodla, varsayılan dəyərləri kovariatların orta dəyərləri kimi istifadə etmək olar və eyni defolt dəyərləri istifadə edən digər populyasiya tədqiqatları ilə müqayisə etməyə imkan verir. Marjinal və şərti metodlarla bağlı daha ətraflı məlumatı Lee 20 20-də tapa bilərsiniz. Lee J. Çoxsaylı lojistik reqressiya modelinə əsaslanaraq dərəcələrin kovaryans tənzimlənməsi. J Xronik Dis 1981; 34: 415-26. və Wilcosky & Chambless 17 17. Wilcosky TC, Chambless LE. Epidemioloji tədbirlərin birbaşa tənzimlənməsi və regresiya tənzimlənməsinin müqayisəsi.J Xronik Dis 1985; 38: 849-56. .

Şərti və marjinal yayılma nisbətləri üçün asimptotik etibarlılıq aralıqları Flanders & Rhodes 21 21. Flanders WD, Rodos PH. Reqressiya standartlaşdırılmış risklər, risk nisbətləri və risk fərqləri üçün böyük nümunə etibarlılıq aralıqları. J Xronik Dis 1987; 40: 697-704. . Müəlliflər şərti və marjinal yayılma nisbətinin fasilələrini qiymətləndirmək və hesablamaq üçün bir SAS (SAS Inc., Cary, ABŞ) skriptini də təqdim etdilər. Bildiyimiz qədər, bu tədbirlərin bu günə qədər həyata keçirildiyi yeganə iş bu idi.

Yayılma nisbətinin qiymətləndirmə metodları üç fərqli verilənlər bazasında göstərilmişdir, bunların hamısı ikili nəticə Y, ikili məruz qalma X və ən azı bir nəzarət dəyişənidir Z.

Tətbiq 1: ilk verilənlər bazası, 1000 süni müşahidəyə və bir davamlı nəzarət dəyişəninə sahib bir oyuncaq nümunəsi idi. Bu nümunədə, ikili pozuntu, X və davamlı qarışdırıcı dəyişkən Z ilə 1000 ikili nəticəni simulyasiya etdik. Maruz qalma Bernoulli paylanmasından 0.5 ehtimalı ilə, qarışıq dəyişən normal sıfır və vahid ilə Normal paylanmadan götürüldü. dispersiya. Nəticə bir Bernoulli paylanmasından ehtimallarla seçilmişdir: əsas yayılma nisbəti 20%; X = Z = 0 olan şərti yayılma nisbəti 2-yə bərabər idi; və Z = 1-də X üçün şərti yayılma nisbəti 1.919-a bərabər idi (regresiya əmsalı β 2 = 0.20). Z-dən asılı olaraq X üçün şərti yayılma nisbəti üçün bir neçə mümkün dəyər var idi.

Tətbiq 2: Braziliyanın Rio Grande do Sul şəhəri, Pelotas şəhərində 1993-cü ildə 1.273 diri doğuşdan ibarət bir kohorta istinad edilən ikinci verilənlər bazası, məsul qadın tərəfindən məlumatlandırılan sosyodemografik faktorları və reproduktiv sağlamlığı qidalanma ilə əlaqələndirmək məqsədi ilə araşdırılmışdır. 4-5 yaşından sonra uşaqlarının vəziyyəti 5 5. Barros AJ, Hirakata VN. Kesitsel tədqiqatlarda lojistik reqressiya üçün alternativlər: yayılma nisbətini birbaşa qiymətləndirən modellərin empirik müqayisəsi. BMC Med Res Methodol 2003; 3:21. . Analiz 4-5 yaşlı uşaqlarda az çəki (% 4.1 yayılması ilə) faizin nəticəsi olaraq Y hesab etdi; məruz qalma kimi əvvəlki xəstəxanaya yerləşdirmə, X; və doğuş ağırlığı (normal və ya aşağı doğum ağırlığı) bir nəzarət dəyişənidir, Z. Bu tətbiq üçün, bütün dəyişənlər ikili olduğu üçün,burada qızıl standart hesab edilən Mantel-Haenszel metodunu tətbiq edərək yayılma nisbətini hesablaya bildik.

Tətbiq 3: Üçüncü verilənlər bazası, 1996-2007-ci illər arasında Braziliyanın Rio de Janeiro şəhərində müalicə almış və histerektomiya tarixi olmayan 703 cinsi aktiv, HİV-ə yoluxmuş qadını analiz etmişdir. Məlumat, yüksək dərəcəli skuamöz intraepitelial lezyonlar (HSIL), serviks xərçənginə çevrilə bilən lezyonlar 22 22 ilə əlaqəli amilləri qiymətləndirmək üçün toplanmışdır. Luz P, Velasque L, Friedman R, Russomano F, Andrade A, Moreira R və s. Servikal sitoloji anomaliyalar və Braziliyanın Rio de Janeiro şəhərindən HİV yoluxmuş qadınlar arasında yüksək dərəcəli skuamöz intraepitelial lezyonlarla əlaqəli amillər. Int J STD AIDS 2012; 23: 12-7. . HİV-ə yoluxmuş qadınlarla əlaqəli beş dəyişən analizə daxil edilmişdir: HPV-nin olması ifşa dəyişkənliydi, X; servikal sitoloji anormalliklərin olması nəticə oldu, Y; və nəzarət dəyişənləri, Z, yaş,hamiləlik sayı və son ginekoloji müayinədən bəri vaxt. X və Y dəyişənləri ikili dəyişənlər, digərləri davamlı dəyişənlər idi. Nəticənin yayılması 4.1% idi.

Düzəliş edilmiş yayılma nisbətləri və yayılma əmsalları nisbətləri bir neçə fərqli metodla qiymətləndirildi. Yayılma nisbətləri sağlam Poisson və log-binomial modellər və Wilcosky & Chambless 17 tərəfindən təklif olunan şərti və marjinal metodlarla qiymətləndirilmişdir. Wilcosky TC, Chambless LE. Epidemioloji tədbirlərin birbaşa tənzimlənməsi və regresiya tənzimlənməsinin müqayisəsi. J Xronik Dis 1985; 38: 849-56. . POR da adi lojistik reqressiya modeli istifadə edilərək hesablanmışdır.

Yayılma nisbətlərini əldə etmək üçün fərqli üsullar R-də kodlanmışdır (The R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria; http://www.r-project.org). Wilcosky & Chambless 17-in təklif etdiyi kimi şərti və marjinal yayılma nisbətlərini qiymətləndirmək üçün bir R funksiyası. Wilcosky TC, Chambless LE. Epidemioloji tədbirlərin birbaşa tənzimlənməsi və regresiya tənzimlənməsinin müqayisəsi. J Xronik Dis 1985; 38: 849-56. , mövcuddur (şəkil 1).

Nəticələr

Tətbiq 1: oyuncaq nümunəsi

Cədvəl 1, dəyişən X-in yayılma nisbəti üçün fərqli üsullarla əldə edilən təxminləri təqdim edir. Həqiqi yayılma nisbəti standart normal paylanmadan sonra Z-dən asılıdır. Beləliklə, həqiqi şərti yayılma nisbəti, Z üçün -1,96 ilə 1,96 arasında dəyişən 1,71 ilə 2,25 arasında dəyişir. Xam yayılma nisbəti (1.477) həqiqi yayılma nisbətinin bu aralığını az qiymətləndirir, xam və düzəldilmiş yayılma nisbətləri nisbəti (2.528 və 2.537) həqiqi həddini yüksək qiymətləndirir (baxmayaraq ki, onların etibarlılıq intervalları həqiqi aralığın bəzi hissəsi ilə üst-üstə düşür) (Cədvəl 1 ). Düzəliş edilmiş yayılma nisbətləri hamısı çox oxşardır və hamısı ağlabatan təxminlər verir (Cədvəl 1). Təxminlər yalnız ikinci və ya üçüncü ondalık rəqəmlərdə fərqlənir, log-binomial modeldə ən kiçik təxmin dəyəri və şərti yayılma nisbətində ən böyüyü.

Tətbiq 2: Pelotasdakı 4-5 yaşlı uşaqlarda az çəki

Cədvəl 2, doğum ağırlığı (normal və ya aşağı doğum ağırlığı) ilə nəzarət edilən əvvəlki xəstəxanaya yerləşdirmə (məruz qalma) yolu ilə 4-5 yaşlı uşaqlarda çatışmazlığın meydana gəlməsinin (nəticəsi) düzəldilmiş yayılma nisbətini təqdim edir.

Nəticənin aşağı yayılmasına (% 4.1) baxmayaraq, əvvəlki xəstəxanaya yerləşdirilmək üçün xam PR (2.902) və xam POR (3.071) arasında 0.169 fərqi müşahidə edildi. Xam PR-a görə, əvvəllər xəstəxanaya yerləşdirilmiş uşaqlar ilə müqayisədə əvvəllər xəstəxanaya yerləşdirilmiş uşaqlar arasında daha az çəki yayılmışdır. Log-binomial, möhkəm Poisson, marjinal yayılma nisbəti və Mantel-Haenszel metodunun düzəldilmiş yayılma nisbətləri oxşar təxminləri təqdim etdi (sırasıyla 2.481, 2.479, 2.460 və 2.483). Ən böyük düzəliş edilmiş təxminlər POR (2.641) və şərti yayılma nisbəti (2.532) idi.

Tətbiq 3: HİV-ə yoluxmuş qadınlarda servikal sitoloji anormallıqlar

Cədvəl 3, HİV-ə yoluxan qadınlarda, yaş, hamiləlik sayı və son ginekoloji müayinədən bu yana nəzarət edilən, servikal sitoloji anormalliklərin meydana gəlməsində yüksək riskli HPV-nin (məruz qalma) təsirini göstərir. Aşağı yayılmasına baxmayaraq xam POR (7.909) xam PR (7.360) ilə 0.6 ilə fərqlənirdi. Yüksək riskli HPV olan qadınlar% 640 daha çox sitoloji anomaliya təqdim etdilər. Düzəliş edilmiş POR ən yüksək təxmin edilən dəyərdi (7.990). Log-binomial, sağlam Poisson yanaşması və marjinal yayılma nisbəti ilə əldə edilmiş düzəliş nisbətləri çox oxşardı. Şərti yayılma metodu digər düzəliş edilmiş metodlardan əldə edilənlərdən 46% daha çox nisbətə gətirib çıxardı.

Müzakirə

Kesitli tədqiqatlarda yayılma nisbətlərinin əldə edilməsində çətinliklər son illərdə bir neçə müəllif tərəfindən araşdırılmışdır. Bəzi müəlliflər Breslow-Cox və Poisson modellərindən istifadə edərək PR-ın dolayı hesablanması üçün strategiyalardan istifadə edirlər (möhkəm dispersiyaya malik və olmayan), digərləri isə lojistik reqressiya modellərində əldə edilmiş yayılma nisbətləri nisbətini bir yayılma nisbəti kimi şərh edirlər.

Lee & Chia 9 9. Lee J, Chia K. Kesitsel məlumatlar üçün yayılma nisbətinin qiymətləndirilməsi: peşə epidemiologiyasında bir nümunə. Br J Ind Med 1993; 50: 861-2. PR-ı qiymətləndirmək üçün təklif olunan metodları müzakirə edən ilk müəlliflər idi. O vaxta qədər sağlamlıqdakı əksər kəsikli tədqiqatlar, digər dəyişənlərin qarışıq və ya dəyişdirici təsirlərini tənzimləmək üstünlüyünə malik olduğundan, lojistik reqressiya model qiymətləndirməsindən (POR) istifadə edirdi. Nəticə yayıldıqda, POR yayılma nisbətinin zəif bir qiymətləndirməsidir, PR-ı 27 dəfəyə qədər 23 23. Lee J. Oran nisbəti və ya kəsişmə məlumatları üçün nisbi risk ?. Int J Epidemiol 1994; 23: 201-3. .

Düzəliş edilmiş yayılma nisbətinin qiymətləndirilməsinə gəldikdə, nümunələrimizdə log-binomial model, möhkəm Poisson modeli və marjinal yayılma nisbəti oxşar təxminləri təmin etdi. Şərti yayılma nisbəti (CPR) digər təxminlərdən fərqlənsə də, düzəliş edilmiş POR-dan daha kiçik idi. Wacholder 13 tərəfindən təklif olunan CPR 13. GLIM-də Wacholder S. Binomial reqressiya: risk nisbətlərinin və risk fərqlərinin qiymətləndirilməsi. Am J Epidemiol 1986; 123: 174-84. Covariates-in ortalama dəyərləri ilə şərtlənən yayılma nisbəti, eyni zamanda çaşqın dəyişənlər üçün hər hansı bir dəyəri şərtləndirmək olar (daha yüksək və ya aşağı risk ssenarisi). Məsələn, 703 HİV-ə yoluxmuş qadında servikal sitoloji anormalliklərin yayılması (Tətbiq 3), yüksək riskli HPV (X = 1) olan qadınlar üçün yaşlarına görə dəyərlərinə görə qiymətləndirilmişdir,hamiləlik sayı və son ginekoloji müayinədən bəri vaxt (Z dəyişənləri) və yayılma orta dəyəri hesablandı. Oxşar hesablamalar yüksək riskli HPV (X = 0) diaqnozu qoyulmayan qadınlar üçün aparılmışdır. Şərti və marjinal metodlar haqqında daha ətraflı məlumat Wacholder 13 və Wilcosky & Chambless 17 17-də yaxşı təsvir edilmişdir. Wilcosky TC, Chambless LE. Epidemioloji tədbirlərin birbaşa tənzimlənməsi və regresiya tənzimlənməsinin müqayisəsi. J Xronik Dis 1985; 38: 849-56. .Chambless 17 17. Wilcosky TC, Chambless LE. Epidemioloji tədbirlərin birbaşa tənzimlənməsi və regresiya tənzimlənməsinin müqayisəsi. J Xronik Dis 1985; 38: 849-56. .Chambless 17 17. Wilcosky TC, Chambless LE. Epidemioloji tədbirlərin birbaşa tənzimlənməsi və regresiya tənzimlənməsinin müqayisəsi. J Xronik Dis 1985; 38: 849-56. .

Log-binomial və sağlam Poisson modellərinin əsas üstünlüyü onsuz da ən populyar statistik paketlərdə tətbiq edilməsidir. Log-binomialın düzgün bir əlaqə funksiyasından istifadə etməməsi, qiymətləndirmə prosesində ədədi qeyri-sabitliyə səbəb olması və yaxınlaşma problemi ilə nəticələnməsi dezavantajı var. COPY metodu 6 6. Deddens JA, Petersen MR, Lei X. PROC GENMOD yaxınlaşmadığı zaman yayılma nisbətlərinin qiymətləndirilməsi. In: 28-ci İllik SAS İstifadəçilər Qrupu Beynəlxalq Konfransının materialları. Cary: SAS Institute Inc .; 2003. səh. 270-328. log-binomial model ilə yaxınlaşma əldə etmək təklif edilmişdir, lakin bu metod yalnız xüsusi bir proqram olan SAS-da mövcuddur. Sağlam Poisson modeli, verilənlər bazasındakı bütün hadisələrin eyni vaxtda baş verdiyini düşünür. Əlavə olaraq,Poisson paylanmasının istifadəsi ikili nəticənin modelləşdirilməsi üçün uyğun deyil 6. Bununla birlikdə, Poisson modelinin ehtimalının ikili cavab dəyişəninin modelləşdirilməsi məqsədi ilə deyil, yalnız bir qiymətləndirmə tənliyi əldə etmək üçün istifadə edildiyini vurğulamaq vacibdir. Schouten et al. 14 14. Schouten E, Dekker J, Kok F, Cessie S, van Houwelingen H, Pool J, et al. Case-kohort dizaynlarında risk nisbəti və nisbət nisbətinin qiymətləndirilməsi: hipertansiyon və ürək-damar ölümü. Stat Med 1993; 12: 1733-45. yanaşma hər hansı bir statistik paketdə asanlıqla tətbiq edilə bilər, ancaq verilənlər bazasını dəyişdirərkən düzgün müalicə edilməli olan əlavə qeyri-müəyyənlik gətirir. Wilcosky & Chambless tərəfindən istifadə olunan yanaşma 17 17. Wilcosky TC, Chambless LE. Epidemioloji tədbirlərin birbaşa tənzimlənməsi və regresiya tənzimlənməsinin müqayisəsi. J Xronik Dis 1985; 38:849-56. log-binomial modeldən fərqli olaraq, yaxınlaşma problemindən əziyyət çəkmir.

Nəticələrimizin bir məhdudiyyəti, ən yaxşı metodu seçmək üçün "qızıl standart" olmamasıdır, xüsusən də davamlı izahlı dəyişən olduqda. Bütün izahlı dəyişənlərin ikili olduğu Tətbiq 2-də "qızıl standart" olaraq Mantel-Haenszel metodundan istifadə edilmişdir. Bu tətbiq üçün log-binomial model, Poisson möhkəm model və marjinal yayılma nisbəti ilə qiymətləndirilən yayılma nisbətinin Mantel-Haenszel metodu ilə əldə edilən qiymətləndirməyə oxşar olduğunu göstərdik. Beləliklə, bu tətbiqdə tətbiq olunan modellərin ekvivalenti olduğu qənaətinə gəlirik. Bu yazıda kvazi ehtimal qiymətləndirilməsinə əsaslanan möhkəm metodları araşdırmamışıq 15 15. Lumley T, Kronmal R, Ma S. Tibbi tədqiqatlarda nisbi risk regresiyası: modellər, ziddiyyətlər, qiymətləndiricilər və alqoritmlər. UW Biostatistika İş Sənədi Seriyası.(İş Sənədi 293). http://biostats.bepress.com/uwbiostat/paper293 (giriş 20 / Jul / 2013).

http://biostats.bepress.com/uwbiostat/pa. .

Xülasə olaraq Wilcosky & Chambless 17 17. Wilcosky TC, Chambless LE tərəfindən təklif olunan birbaşa yanaşmanın istifadəsini məsləhət görürük. Epidemioloji tədbirlərin birbaşa tənzimlənməsi və regresiya tənzimlənməsinin müqayisəsi. J Xronik Dis 1985; 38: 849-56. dəyişkən bir binom modelindən istifadə edərkən ikili cavab üçün əlverişli olduğu üçün yaxınlaşma çətinliyi yoxdur və indi açıq mənbəli statistik proqram R üçün bir paket olaraq mövcuddur. Marjinal yayılma nisbətinin təxminləri digər metodlarla müqayisə edilir , şərti yayılma nisbəti verilənlər bazasında orta bir şəxs üçün yayılma nisbətini göstərir. Biri müəyyən bir nəzarət dəyişənləri ilə maraqlanırsa, yalnız bu dəyişənlərin dəyərlərini təyin etməlidir. Müəlliflər Wilcosky & Chambless yanaşması ilə R paketi hazırlayırlar,bu məqalə ilə birlikdə mövcud olacaq.

Töhfə verənlər

LS Bastos, R funksiyasının hazırlanmasında, ədəbiyyat revizyonunda və məqalə yazılmasında iştirak etmişdir. RVC Oliveira və LS Velasque əməkdaşlıq edərək ədəbiyyat revizyonu və məqaləsini yazdı.

Təşəkkürlər

Müəlliflər tədqiqatçılar Claudio Struchiner və Francisco Inácio Bastos'a dəyərli təklifləri üçün və İngilis icmalı ilə Daniel Stokesə təşəkkür edirlər.