Форум врачей-аспирантов

Здравствуйте, гость ( Вход | Регистрация )

3 страниц V   1 2 3 >  
Добавить ответ в эту темуОткрыть тему
> Регрессия Кокса
Alex_Z
сообщение 9.01.2012 - 23:18
Сообщение #1


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 59
Регистрация: 23.12.2011
Пользователь №: 23383



Немного запутался. Подскажите, пожалуйста.

Есть две группы больных. Основная и сравнения. Для обеих групп определяю факторы риска смерти по методу регрессии Кокса. Получаю коэффициент регресии и его ст.ошибку, хи-квадрат, р-значение, отношение шансов и 95%. Так вот, в основной группе фактором риска является высеваемая флора (метод высоко эффективен при грамотрицательной флоре) - это закономерно и ожидаемо. Больных с грамотрицательной флорой умерло на самом деле меньше. В группе сравнения летальность при грам-, грам+, грам+/- примерно одинаковая и флора фактором риска не является. Могу ли я сказать, что у больных основной группы достоверно снизилась вероятность умереть при грам- сепсисе? Как выразить это численно?

2. Еще вопрос по регрессии. Можно ли одновременно задавать в качестве предикторных переменных переменные, которые тесно коррелируют между собой. Как я понял из литературы - это крайне нежелательно. А что тогда делать? Просто у меня в анализе выжимаемости регрессией Кокса факторами риска являются как локализация первичного очага, так и высеваемая микрофлора. Разумеется, часто (хоть и не всегда) определенной локализации процесса соответвует определенная конкретная микрофлора. Что более важно и удобно с клинической точки зрения - флора или локализация - сказать сложно. У меня четыре градации признака "локализация" и три градации признака "флора". Что делать? Использовать простой регрессионный анализ отдельно для каждого фактора?

Сообщение отредактировал Alex_Z - 10.01.2012 - 00:48
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
DrgLena
сообщение 10.01.2012 - 11:27
Сообщение #2


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 1323
Регистрация: 27.11.2007
Пользователь №: 4573



В какой программе проводите кокс- регрессию?
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
Alex_Z
сообщение 10.01.2012 - 11:30
Сообщение #3


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 59
Регистрация: 23.12.2011
Пользователь №: 23383



SPSS v.17
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
DrgLena
сообщение 10.01.2012 - 11:51
Сообщение #4


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 1323
Регистрация: 27.11.2007
Пользователь №: 4573



Цитата(Alex_Z @ 10.01.2012 - 11:30) *
SPSS v.17

Уже хорошо. А в каком виде анализировалась переменная локализация, ведь фактором риска является определенная локализация относительно другой. Мне пришлось рецензировать работу в которой локализация кодировалась 1,2,3,4,5 и загонялась в Statistica как количественная переменная. С флорой - тоже. Возможно, две группы это условность, а при анализе выживаемости метод лечения, или тот признак , который разбил на две группы может быть предиктором, как и другие факторы.
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
Alex_Z
сообщение 10.01.2012 - 12:25
Сообщение #5


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 59
Регистрация: 23.12.2011
Пользователь №: 23383



Как я понял, в регрессии Кокса определяется как вырастет риск при увеличении предикторной переменной на единицу значения. Так? Или как увеличится риск в случае дихотомической переменной - да/нет.

А как быть, если необходимо проанализировать влияние номинальных переменных (я так понимаю, закодировав локализацию я получил такую шкалу) с тремя - четырьмя возможными значениями?

Сообщение отредактировал Alex_Z - 10.01.2012 - 13:31
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
Alex_Z
сообщение 10.01.2012 - 14:04
Сообщение #6


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 59
Регистрация: 23.12.2011
Пользователь №: 23383



О! SPSS можно выделить часть ковариант как категориальные... Это решение?

http://translate.google.ru/translate?hl=ru....htm&anno=2 Вот тут, если я правильно понял, сказано, что SPSS может ввести "фиктивные" переменные, если обозначить их как категориальные. Т.е. я смогу использовать данные "как есть"?

"Dummy variables. Whereas SPSS will create dummy variables automatically if a variable is declared categorical suing the Categorical button (see the figure above), this must be done explicitly in Stata"

Сообщение отредактировал Alex_Z - 10.01.2012 - 15:00
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
Alex_Z
сообщение 10.01.2012 - 15:12
Сообщение #7


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 59
Регистрация: 23.12.2011
Пользователь №: 23383



Вот, что получил... А почему SPSS не показывает коэффициент для "Причина" и "Флорп_бак".

Поясню. Причина - фактор, локализация. 1,2,3,4 и 5 - значения.
Флора_бак - флора. Значения 1,2,3.
Эскизы прикрепленных изображений
Прикрепленное изображение
 
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
Игорь
сообщение 10.01.2012 - 20:04
Сообщение #8


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 964
Регистрация: 10.04.2007
Из: Россия
Пользователь №: 4040



Цитата(Alex_Z @ 10.01.2012 - 00:18) *
Немного запутался. Подскажите, пожалуйста.

Есть две группы больных. Основная и сравнения. Для обеих групп определяю факторы риска смерти по методу регрессии Кокса.

Очевидно, имеется в виду модель пропорциональных рисков Кокса. Возьмите модуль анализа выживаемости и анализа данных типа времени жизни Survival Analysis программного обеспечения AtteStat. Там сделан подробный обзор и дается возможность расчета. Правда, работает только под Windows (версия для современных операционных систем появится еще не скоро).


Signature
Ebsignasnan prei wissant Deiws ainat! As gijwans! Sta ast stas arwis!
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
DrgLena
сообщение 10.01.2012 - 20:44
Сообщение #9


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 1323
Регистрация: 27.11.2007
Пользователь №: 4573



Прежде чем пользоваться любой программой, нужно понимать принцип метода и особенности работы с переменными разного типа.

Для того, чтобы понять как логистическая или кокс регрессия работает с категориальными переменными, поймите сначала что такое относительный риск, грибы есть (1), грибов нет (0). Как вы трактуете коэффициент? Что значит 1,521? А теперь посмотрите, как программа предложила вам закодировать имеющиеся локализации, в отчете этого модуля есть такая табличка, а не только та, что вы привели. Коэффициенты будут зависеть от выбора, который вы сделаете при работе с категориальными переменными.

А что AtteStat предлагает для номинальных переменных, нужно предварительно создать бинарные для каждой категории локализации? Или все же предикторы могут быть только количественными?
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
Alex_Z
сообщение 10.01.2012 - 21:05
Сообщение #10


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 59
Регистрация: 23.12.2011
Пользователь №: 23383



DrgLena

Я так понимаю, что при обнаружении грибов, шанс (или риск) того, что наступил событие 1 (смерть) увеличится в 1,521 раз. Или на 152,1% Если я правильно понял, что Exp(B) - это отношение шансов. Верно?

Вы про эту таблицу?

Игорь, спасибо, постараюсь уже разбираться с SPSS. А то вообще мозги закипят.

Сообщение отредактировал Alex_Z - 10.01.2012 - 21:06
Эскизы прикрепленных изображений
Прикрепленное изображение
 
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
DrgLena
сообщение 10.01.2012 - 21:35
Сообщение #11


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 1323
Регистрация: 27.11.2007
Пользователь №: 4573



Цитата(Alex_Z @ 10.01.2012 - 16:12) *
Вот, что получил... А почему SPSS не показывает коэффициент для "Причина" и "Флорп_бак".

Теперь вам понятно, почему для последних категорий этих двух переменных коэффициент не нужен? Относительно этих категорий вы риски и считаете, а могли бы и другой выбор сделать, зависит от ваших предварительных знаний о роли каждой категории. А чем все же две группы отличаются, почему вы создаете отдельные модели для каждой?
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
DrgLena
сообщение 10.01.2012 - 21:41
Сообщение #12


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 1323
Регистрация: 27.11.2007
Пользователь №: 4573



Цитата(Alex_Z @ 10.01.2012 - 22:05) *
DrgLena

Я так понимаю, шанс (или риск) того, что наступил событие 1 (смерть) увеличится в 1,521 раз. Или на 152,1%


Нет, не правильно "в" это не "на". ПО вашему, если риск увеличивается в 1 раз, то это на 100%?
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
Alex_Z
сообщение 10.01.2012 - 22:00
Сообщение #13


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 59
Регистрация: 23.12.2011
Пользователь №: 23383



"Нет, не правильно "в" это не "на". ПО вашему, если риск увеличивается в 1 раз, то это на 100%?"

Да, понял ошибку. А если коэффициент меньше, одного, то снижается в 0,ХХХ раз?


"А чем все же две группы отличаются, почему вы создаете отдельные модели для каждой?"

Группа один - основная, там применен исследуемый метод лечения (эффективен при грамотрицательном сепсисе). Группа два - сравнения. То есть, если я вас правильно понял, больных обеих групп нужно объеденить и оценить факторы риска для больных обеих групп одновременно? И НЕпроведение процедуры будет фактором риска? Просто я хотел показать, что 1) процедура эффективна - оцениваем клиническую динамику, которая достоверно лучше, чем в группе сравнения; 2) построить кривые Каплан-Меера - показать, что выживаемость увеличилась в основной группе (сноска*); 3) показать, что при применении этого метода лечения у больных вид высеваемых бактерий - фактор риска, для группы сравнения - нет, т.к. у них шансы умереть от любой флоры примерно равны. Мой алгоритм неверен?

Т.е. для номинативных факторов, в которых больше двух градаций, выбрать "нулевой" уровень, относительно которого будет идти сравнение? МДа...тогда надо думать как поступить...

* я так понимать, это можно сделать тестами лог-ранк и Бреслоу? А не скажете чем они отличаются? Я где-то читал, что один из них более отражает достоверность на начальных этапах, а другой на поздних. Это верно? А где примерная граница применения этих тестов? Не могу никак снова найти этот источник.
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
DrgLena
сообщение 10.01.2012 - 23:17
Сообщение #14


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 1323
Регистрация: 27.11.2007
Пользователь №: 4573



Анализ зависит от того что планировалось, как формировались группы. Если они отличались только методом лечения, то его эффективностью и будет знак и оценка коэффициента кокс регрессии, который будет учитывать и флору и локализацию и другие факторы.

К-М кривые могут демонстрировать различия. Анализируя кривые вы можете выбрать срок наблюдения, когда различия будут особенно выражены и доказательства направить на эти сроки.

Относительно тестов, Гехана-Вилкоксона, рекомендуют в тех случаях, когда различия кривых более выражены в начальный период наблюдения, а также в случаях, когда не выполняется модель пропорциональных рисков. Когда риски пропорциональны рекомендуется Кокс и Лог-ранг тесты. Критерий Кокса более чувствителен к обнаружению различий на концах распределения. Лог-ранговый рекомендуется, когда число смертей мало. Но эти тесты в Statistica, а что в SPSS ?посмотрите сами, вам до оценки моделей еще далеко, разберитесь с кодировкой предикторов, можно снизить число градаций путем их объединения до ?плохих? и ?хороших? относительно выживания, флора тоже может быть подвержена редуцированию, кроме того могут быть созданы переменные объединяющие и локализацию и флору , например зловредные с плохой локализацией и альтернатива, как вам подсказывают ваши наблюдения.
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
Alex_Z
сообщение 10.01.2012 - 23:55
Сообщение #15


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 59
Регистрация: 23.12.2011
Пользователь №: 23383



Спасибо большое за разъяснения и советы. Буду много думать...
Ну дело в том, что на самом деле, грамотрицательная флора чаще всего выявляется при локализации инфекции в трансплантате (мочевая система). И эффективность при этом наиболее высока, это факт. Но все равно хочется отдельно анализировать эти два фактора. А если сделать новые факторы? Скажем, по флоре - только грам"-" (да/нет), "смешанная" (да/нет), грам"+" (да/нет). И таким же образом поступить с локализацией? Можно так поступить?

А, наверное, я не так выразился. При оценке связи между номинальными признаками используется коэффициент не корреляции, а сопряженности? Достаточно ли будет при описании связи привести сам коэффициент и значимость?

Сообщение отредактировал Alex_Z - 12.01.2012 - 10:20
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 

3 страниц V   1 2 3 >
Добавить ответ в эту темуОткрыть тему