Относительная регрессия риска

Наиболее распространенный способ моделирования ассоциаций с дихотомической переменной результата - логистическая регрессия. Вместо этого такие связи можно оценивать и сообщать как относительные риски (иногда называемые отношениями рисков или коэффициентами распространенности) при определенных обстоятельствах. В случае редкого исхода (т. Е. Распространенность исхода ≤ 10%) отношение шансов будет приблизительно соответствовать отношению рисков, и относительная регрессия рисков не требуется. Однако если результат не является редким и участники исследования отобраны таким образом, чтобы можно было оценить исходный риск в неэкспонированных (например, когортное исследование, кросс-секционное исследование или тематическое исследование), тогда можно выполнить регрессию относительного риска. и фактически может быть предпочтительным методом анализа.Эти рекомендации предполагают, что ассоциация сама по себе представляет интерес (а не оптимальное предсказание) и что дихотомический результат имеет смысл. Некоторые анализы игнорируют важную информацию, рассматривая непрерывную величину как дихотомическую или отбрасывая данные о времени до события, чтобы использовать логистическую регрессию, а регрессия относительного риска не решает эту проблему. Регрессия относительного риска может быть довольно легко реализована с помощью большинства стандартных пакетов программного обеспечения.

Описание

Относительный риск (также называемый соотношением рисков, коэффициентом распространенности или относительной распространенностью) равен

Легко интерпретировать и объяснять

Часто интересующее количество (хотя также следует учитывать дополнительный риск)

Оценивается с помощью регрессии относительного риска с использованием стандартного статистического программного обеспечения.

Может потребоваться использование логистической регрессии и соответствующих отношений шансов.

Логистическая регрессия по-прежнему используется в исследованиях случай-контроль.

Логистическая регрессия - это аналогичная регрессия относительного риска для редких исходов.

Логистическая регрессия позволяет оценить направление и значимость основных эффектов.

Относительные риски можно оценить с помощью отношения шансов (см. Zhang & Yu, JAMA, 1999)

RR = OR / [(1-вероятность в контрольной группе) + (вероятность в контрольной группе x OR)]

Почему бы просто не сделать это и пропустить регрессию относительного риска?

- Корректировка смешения все еще выполняется по шкале ИЛИ -

Доверительные интервалы слишком узкие

Относительная регрессия риска предпочтительна, поскольку она позволяет напрямую оценивать относительные риски.

log (Y) = константа + β * X + ошибка

Допущение рабочей дисперсии: биномиальное или пуассоновское

Устойчивые стандартные ошибки для ослабления допущений о дисперсии

Чтения

Методические статьи

Автор (ы): Л.А. Макнатт, Ч. Ву, Х Сюэ, Дж. П. Хафнер.

Журнал: Американский журнал эпидемиологии.

Год публикации: 2003.

Концептуальное и эмпирическое исследование обоснований дихотомизации

Автор (ы): Дж. ДеКостер, А.М. Иселин, М. Галлуччи

Журнал: Психологические методы

Год публикации: 2009

Автор (ы): Дж. Си Синклер, М. Б. Брэкен.

Журнал: Журнал клинической эпидемиологии.

Год публикации: 1994.

Автор (ы): GS Lovasi, LJ Underhill, D Jack, C. Richards, CC Weiss, A Rundle

Journal: The Open Epidemiology Journal

Год публикации: 2012

Автор (ы): У. Б. Кэмпбелл, Н. М. Гатто,

Журнал С. Шварца : эпидемиологические перспективы и инновации

Год публикации: 2005 г.

Статьи о приложениях

Простые расчеты SAS для соотношений риска или распространенности и различий

Автор (ы): Д. Шпигельман,

Журнал Э. Герцмарка : Американский журнал эпидемиологии

Год публикации: 2005 г.

Автор (ы): А.Дж. Баррос, В.Н. Хираката.

Журнал: BMC Medical Research Methodology

Год публикации: 2003.

Автор (ы): IC Marschner, AC Gillett

Journal: Biostatistics

Год публикации: 2011

Автор (ы): К. Ниджем, П. Кристенсен, А. Аль-Хатиб, Э. Бьертнесс.

Журнал: Норвежский эпидемиологический журнал.

Год публикации: 2005.

Автор (ы): А. Хауксдоттир, Г. Стейнек, С. Дж. Фурст, У Валдимарсдоттир.

Журнал: Американский эпидемиологический журнал.

Год публикации: 2010.

Автор (ы): Дж. Л. Блэк, Дж. Макинко.

Журнал: Американский эпидемиологический журнал.

Год публикации: 2007.

Описание проблемы

Опасности дихотомизации

Коэн Дж. «Стоимость дихотомизации». Прикладное психологическое измерение. 1983; 7 (3): 249.

В этой статье о психологии рассказывается, как дихотомия может искажать ассоциации и снижать статистическую мощность.

МакКаллум Р.С., Чжан С., Проповедник К.Дж., Ракер Д.Д. «О практике дихотомизации количественных переменных». Психологические методы. Мар 2002; 7 (1): 19-40.

Авторы утверждают, что дихотомия редко оправдывается и часто приводит к ошибочным результатам.

ДеКостер Дж., Изелин А.М., Галуччи М. «Концептуальное и эмпирическое исследование обоснований дихотомии». Психологические методы. Декабрь 2009 г .; 14 (4): 349-366.

Эта статья предлагает более позитивный взгляд на дихотомизацию, наряду с анализом моделирования, изучающим, когда дихотомия приводит к худшим статистическим характеристикам, а когда нет.

ИЛИ интерпретация

Sinclair JC, Bracken MB. Клинически полезные меры воздействия в бинарных анализах рандомизированных исследований. Журнал клинической эпидемиологии. Август 1994 г .; 47 (8): 881-889.

Авторы критически оценивают клиническую полезность отношения шансов по сравнению с отношением риска или разностью рисков; они исследуют возможность ошибки, если отношение шансов используется для представления отношения рисков.

Либерман AM. Насколько вероятнее? Значение отношения шансов для вероятностей. Американский журнал оценки. 2005; 26 (2): 253.

В этой статье рассматривается проблема подбора отношения шансов в обсуждениях политики, где противоположные вероятности сами по себе представляют больший интерес.

Ловаси Г.С., Андерхилл Л.Дж., Джек Д., Ричардс С., Вайс С.К. и Рандл А., Разногласия: опасения, возникающие в связи с отношениями разногласий для общих результатов в исследованиях физической активности и ожирения. Открытый эпидемиологический журнал, 2012. 5: 13-17.

В этом описательном обзоре обсуждается проблема интерпретации отношения шансов в контексте конкретного результата (исследования, посвященные физической активности и ожирению), с предложенными решениями.

ИЛИ взаимодействия

Morabia A, Ten Have T, Landis JR. Ошибка взаимодействия. Журнал клинической эпидемиологии. Июль 1997 г .; 50 (7): 809-812.

В этом основополагающем документе освещаются условия, при которых взаимодействие, очевидное по шкале отношения шансов, будет представлять статистический артефакт, а не рассматривать истинную модификацию эффекта.

Кэмпбелл У.Б., Гатто Н.М., Шварц С. Распределительное взаимодействие: проблемы интерпретации при использовании отношения шансов заболеваемости для оценки взаимодействия. Epidemiol Perspect Innov. 3 марта 2005 г .; 2 (1): 1.

Графики и уравнения используются для ознакомления с тем, почему взаимодействия по шкале отношения шансов могут не отражать взаимодействия по шкале относительного риска, и наоборот.

Krieger N, Chen JT, Ware JH, Kaddour A. Раса / этническая принадлежность и статус рецептора эстрогена рака груди: влияние класса, недостающие данные и предположения моделирования. Контроль причин рака. Декабрь 2008 г .; 19 (10): 1305-1318.

Авторы рассматривают возможность того, что использование отношения шансов может дать завышенные оценки расового / этнического неравенства.

Рекомендации по реализации

Шпигельман Д., Герцмарк Э. Простые расчеты SAS для соотношений риска или распространенности и различий. Американский эпидемиологический журнал. 1 августа 2005 г .; 162 (3): 199-200.

Приглашенная редакционная заметка с кодом SAS заявляет, что больше нет достаточных оснований для работы с отношениями шансов, если они не являются интересующим параметром.

Ламли Т., Кронмал Р.А., Ма Ю. Регрессия относительного риска в медицинских исследованиях: модели, контрасты, оценки и алгоритмы. Серия рабочих документов по биостатистике. Сиэтл, Вашингтон: Вашингтонский университет; 2006: 26.

В этом рабочем документе обсуждается мотивация регрессии относительного риска и примечания о том, как реализовать регрессию относительного риска в пакетах статистического программного обеспечения.

Чжан Дж., Ю К.Ф. Каков относительный риск? Метод корректировки отношения шансов в когортных исследованиях общих исходов. ДЖАМА. 18 ноября 1998 г .; 280 (19): 1690-1691.

Авторы предлагают «обратную сторону конверта» для оценки относительных рисков по опубликованным отношениям шансов, если известна распространенность исходов в контрольной группе.

McNutt LA, Wu C, Xue X, Hafner JP. Оценка относительного риска общих исходов в когортных исследованиях и клинических испытаниях. Американский журнал эпидемиологии. 15 мая 2003 г .; 157 (10): 940-943.

Обсуждается возможность систематической ошибки из-за использования отношения шансов в проспективных исследованиях, а исследования с использованием моделирования используются для предоставления рекомендаций по реализации регрессии относительного риска.

Баррос А.Дж., Хираката В.Н. Альтернативы логистической регрессии в поперечных исследованиях: эмпирическое сравнение моделей, которые непосредственно оценивают коэффициент распространенности. BMC Med Res Methodol. 20 октября 2003 г .; 3:21.

Подходы Кокса, Пуассона и лог-биномиальной регрессии для кросс-секционных исследований обсуждаются и сравниваются с логистической регрессией.

Избранные примеры

Ниджем К., Кристенсен П., Аль-Хатиб А., Бьертнесс Э. Применение различных статистических методов для оценки относительного риска жалоб на здоровье, о которых сообщают сами рабочие, среди рабочих обувной фабрики, подвергшихся воздействию органических растворителей и пластиковых смесей. Norsk epidemiologi. 2005; 15 (1).

В этом примере представлены оценки логистической регрессии наряду с оценками лог-биномиальной регрессии и регрессии Кокса; Также обсуждаются проблемы сходимости и робастные оценки дисперсии.

Хауксдоттир А., Стейнек Дж., Ферст С.Дж., Валдимарсдоттир У. Долгосрочный вред низкой готовности жены к смерти от рака - популяционное исследование вдовцов через 4-5 лет после потери. Am J Epidemiol 2010; 172 (4): 389-96.

В этом примере используется лог-биномиальная регрессия для оценки относительных рисков в качестве первичного анализа.

Блэк Дж. Л., Макинко Дж. Изменение распространения и детерминанты ожирения в окрестностях Нью-Йорка, 2003–2007 гг. Am J Epidemiol 2010; 171: 765-775.

Авторы используют многоуровневые модели Пуассона для оценки относительных рисков общего исхода ожирения в обследовании общественного здоровья в Нью-Йорке.

Сайты

SAS FAQ:

Обзор веб-сайта относительной регрессии рисков : эта веб-страница обслуживается Институтом цифровых исследований и образования Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе. На этой странице представлен аннотированный код для реализации регрессии относительного риска в SAS.

Обзор веб-сайта: эта веб-страница обслуживается Институтом цифровых исследований и образования Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе. На этой странице представлен аннотированный код для реализации регрессии относительного риска в Stata.