Форум врачей-аспирантов

Здравствуйте, гость ( Вход | Регистрация )

3 страниц V   1 2 3 >  
Добавить ответ в эту темуОткрыть тему
> help анализ частоты осложнений, логистическая регрессия и все, все, все, анализ данных
DrgLena
сообщение 28.11.2007 - 00:09
Сообщение #1


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 1324
Регистрация: 27.11.2007
Пользователь №: 4573



Уважаемые, форумчане!
В ваших статистических изысканиях, не встречалась ли вам информация о использовании формулы Ферстера для сравнения числа осложнений возникающих после двух медицинских вмешательств. При этом используется понятие неопределенность системы, снижение неопределенности. Описано, как делали, есть формула, но нет ссылки на используемую литературу. Диссертация в которой это используется уже защищена и я повторила расчет для своих данных, но не могу работать без ссылки на математический источник. Может быть подскажете другие статистические форумы, где это могут знать.
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
Игорь
сообщение 29.11.2007 - 06:50
Сообщение #2


Дух форума
*

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



То, что Вы ищете, есть в книгах:

1. Леонтюк А.С., Леонтюк Л.А.., Сыкало А.И. Информационный анализ в морфологических исследованиях. - Минск: Наука и техника, 1981.
2. Теория информации в медицине / Под ред. В.А. Бандарина. - Минск: Беларусь, 1974.

Можно также статью посмотреть обзорную (и ссылки в ней):

Блюменфельд Л.А. Информация, термодинамика и конструкция биологических систем // Соросовский образовательный журнал, 1996, т. 2, № 7, с. 88-92.

Статья доступна бесплатно на сайте "Соросовского образовательного журнала" http://journal.issep.rssi.ru, хотя можно на фирменном CD всю подборку заказать, что я и сделал. Упоминания такого автора, как Ферстер, правда, найти не удалось (в контексте информационного анализа). Возможно, это автор (Foerster? - в настоящее время по-немецки букву "о ум-лаут" принято заменять на "oe") какой-либо специализированной работы из области медицины.


Signature
Ebsignasnan prei wissant Deiws ainat! As gijwans! Sta ast stas arwis!
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
DrgLena
сообщение 29.11.2007 - 20:59
Сообщение #3


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 1324
Регистрация: 27.11.2007
Пользователь №: 4573



Я думаю, что это этоот Ферстер:

Фёрстер, Хейнц фон
Материал из Википедии - свободной энциклопедии
Хейнц фон Фёрстер (нем. Heinz von Foerster; 13 ноября 1911 - 2 октября 2002) - австрийский физик, математик, один из основоположников кибернетики.

1. Используя суммарное значение количества осложнений для каждой системы, определяли, какой процент каждое осложнение составляет от суммы всех осложнений.
Подобные расчеты сделаны для всех видов осложнений для каждой системы.
Относительна организация рассчитывалась по формуле Г. Ферстера.
2. Величина текущей неопределенности системы для обоих методов лечения была рассчитана из данных таблиц частоты, потом их делили на 0,602 и рассчитывали R . На основе допущений сделанных ранее, можно утверждать, что относительная организация послеоперационных осложнений (R ) выше в группе оригинального лечения
3. Величина относительной организации ? рассчитывалась по формуле:

R=1-H/H_m ,
где Hm - максимальная неопределенность системы видов изменений;
Н - текущая неопределенность системы видов изменений.
Величина Hm- характеризует сложность системы, которая есть функция числа состояний, которые может принимать система. В этом случае число состояний (К) - число видов изменений.
H_m=lg(K)
В нашем случае К=4, отсюда:
lg4=0,602

Текущая неопределенность системы рассчитывается по формуле:
Сумма частот умноженных на логарифм частот:
H=-∑p_i *lg р_i

Поточнее, где это есть?
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
DrgLena
сообщение 29.11.2007 - 22:30
Сообщение #4


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 1324
Регистрация: 27.11.2007
Пользователь №: 4573



Спасибо большое за информацию, я нашла именно то, что искала по указанной вами ссылке.

http://journal.issep.rssi.ru/articles/pdf/0111_122.pdf

Я просто была введена в заблуждение авторами, поскольку они использовали не формулу Ферстера, а функционал введенный Клодом Шеноном.
А Ферстер считал население Земли....

Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
плав
сообщение 4.12.2007 - 00:24
Сообщение #5


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 1013
Регистрация: 4.10.2006
Пользователь №: 1933



Ну вообще-то число осложнений после вмешательства принято сравнивать при помощи логистической регрессии (если только одно осложнение) или регрессии по Пуассону (если их могло быть несколько у одного пациента). Только таким образом Вы можете проконтролировать различия между группами по исходной тяжести состояния, социально-экономическим и демографическим показателям и т.п. Пользоваться же в чисто биостатистической задаче теорией информации вообще-то странно - это из совсем другой оперы, теория информации чаще используется в диагностике, а не при тестировании гипотез.
Возьмите аналогичные исследования, опубликованные в приличных журналах (типа BMJ, JAMA или Lancet), т.е. где есть рецензент по статистике - и если найдете что-то подобное, можете использовать. Если нет - скорее всего это псевдоматематический шаманизм (выглядит именно так - авторы не могли использовать обычные, принятые методы, а использовав методику не относящуюся к основной задаче научного исследования - проверке научной гипотезы - получили какую-то цифру).
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
Игорь
сообщение 4.12.2007 - 06:49
Сообщение #6


Дух форума
*

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



Это и так, и не так.

С одной стороны, действительно, теория информации используется в технической диагностике: см. Биргер И.А. Техническая диагностика. - М.: Машиностроение, 1978.

С другой стороны, все статистические проблемы могут быть сформулированы в терминах теории информации: см. Кульбак С. Теория информации и статистика. - М.: Наука, 1967. См. также специально отобранные медико-биологические источники, указанные выше.

В задаче же, поставленной в настоящей теме, с моей точки зрения, действительно, статистическое решение предпочтительнее. Хотя и информационные методы - интересное решение.


Signature
Ebsignasnan prei wissant Deiws ainat! As gijwans! Sta ast stas arwis!
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
плав
сообщение 5.12.2007 - 00:17
Сообщение #7


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 1013
Регистрация: 4.10.2006
Пользователь №: 1933



Тут ведь проблема двоякая
1) Прикладные научные исследования делаются для того, чтобы ими было можно воспользоваться в практике. А для этого они должны быть сопоставимыми. Если же все используют одну методику доказательства гипотез, а один автор - другую, то даже если в иной системе координат это доказательство легитимно (другая философская основа - не наш родной позитивизм, а, скажем, холистическая философия) - то для всех коллег это автора это доказательство не имеет смысла, ибо перевод из одной системы координат в другую - это не их, прикладников, задача. Посему я и рекомендую смотреть на другие научные публикации в данной области (в нормальных журналах)
2) С 70-80х годов в биостатистике многое изменилось и, что самое главное, сильно спрогрессировал анализ выживаемости (модель пропорционального риска Кокса - это как раз 70е, а ее реализация в программных пакетах началсь интенсивно только в начале 90х). Соответственно, теперь смотреть на время от момента проведения процедуры (операции) до наступления осложнений стало проще при помощи методик анализа выживаемости. А в последние годы появилась возможность относительно просто делать пуассонову регрессию (были сложности ввиду того, что она не описывается обычной GLM - общей линейной моделью).
Соответственно, изучать возможности применения различных теорий в медицине можно и нужно. Но в диссертациях, этому посвященных. В диссертации, посвященной оценке эффективности терапии или факторам риска осложнений (течению и прогнозу заболевания) этому не место, шифр специальности другой...
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
DrgLena
сообщение 5.12.2007 - 01:52
Сообщение #8


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 1324
Регистрация: 27.11.2007
Пользователь №: 4573



Я задала этот вопрос, чтобы самой разобраться, как это было сделано автором конкретной работы. Я в данном случае была задействована как неофициальный рецензент, поскольку у меня большой опыт в области применения статистики в медицинских исследованиях, в том числе и в использовании методов логистической регрессии и кокс - регресси, Каплан-Мейеровских оценок и т.д. Однако использование формулы Клода Шеннона, которая дает количественную характеристику изменчивости системы после хирургическог воздействия, позволяет сравнить две методики операции по частое и разнообразию (4-х) видов осложнений. Эффективность двух хирургических методик в отношении достижения результата одинакова, вывод в пользу авторской методики делается на основании меньшей частоты определенных осложнений.
Логистическая регрессия хороша только для бинарного отклика и, если предикторы также бинарны, можно создать модель прогноза этого отклика. В данном случае задача другая - оценить накопленность осложнений при двух методиках. Причем осложнения все послеоперационные, а не возникают во времени, поэтому и Кокс регрессия - тоже не подходит. Она используется для оценки вероятности наступления события, которое наступает только 1 раз (у меня есть работы не только по анализу выживаемости, но и для оценки вероятности наступления отторжения трансплантанта).
Мое заключение носит рекомендательный характер, а именно использовать статистические методы проверки гипотез. Сегодня, в медицинских исследованиях рекомендуется использование простых понятий - относительный риск или отношение шансов, которые легко вычисляются из четырехпольной таблицы. Расчет Отношения Шансов (Odds Ratio) иметь или не иметь осложнение в зависимости от метода лечения, с соответствующими доверительными интервалами, позволяет дать ясную медицинскую интерпретацию результата.
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
плав
сообщение 5.12.2007 - 14:51
Сообщение #9


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 1013
Регистрация: 4.10.2006
Пользователь №: 1933



1) Логистическая регрессия может использоваться не только для бинарных, но и для любых упорядоченных переменных
2) Для оценки количества осложнений (именно количества) стандартным является оценка отношения количества осложнений у одного человека на пациенто-время наблюдения.
3) Если необходима модель влияния чего-то на дискретную переменную (количество осложнений) пользуются различными логлинейными моделями, наиболее удобной в настоящий момент является Пуассонова регрессия.
3) Модель пропорционального риска Кокса действительно требует наступление определенного события, хотя ее можно приспособить для анализа (время до первого осложнения, время до второго осложнения и т.д.). (насчет послеоперационных осложнений - и отсутствия необходимости оценивать время - странно, это делается сплошь и рядом, может, тогда речь шла о периоперационных осложнениях?)

Иными словами, методы - общепринятые - есть и есть и простые и значительно более сложные, модельные.

Другой вопрос, каким образом можно "складывать" разные осложнения - и не лучше ли анализировать каждое осложнение по отдельности, ибо в противном случае информация для клинициста бессмысленная (метод хорош по суммарному индексу осложнений, который приравнивает одно тяжелое осложнение двум легким или полутора средней тяжести - а все-таки с пациентом-то что будет?) Задайте вопрос, почему никто широко не пользуется этим методом (с сороковых-то годов и при той любви, которую все специалисты по информатике питают к Шеннону) - задача-то часто встречающаяся? Все идиоты или не понимают очевидного? Или что-то другое?
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
DrgLena
сообщение 5.12.2007 - 18:46
Сообщение #10


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 1324
Регистрация: 27.11.2007
Пользователь №: 4573



Безусловно вы правы. Автор решил, вернее не автор, а тот кто помогал в анализе данных, сразить всех наповал малознакомыми формулами. И он сразил, поскольку работа проголосована ученым советом (не у нас в институте, а в другом совете, поэтому я работу не слушала) и никто не возразил, поскольку обсуждалась, я думаю, только хирургия. А сегодня она на рассмотрении и возникли вопросы. К сожалению, организованного сообщества специальстов, которые могли бы давать оценку качеству статистического анализа медицинских исследований, на сегодняшний день нет. Ссылку на форум дать нельзя.
По поводу логистической регресси, я имею в виду левую часть уравнения, когда прогнозируется только два альтернативных состояния, а в правой части могут быть и бинарные и количественные переменные и даже ранговые, но это уже труднее реализовать (в SPSS, но не в Statistica). Для прогноза трех состояний все еще сложнее, по моему только Stata позволяет это сделать. Но сама я не делала, там много ручками надо ваять.
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
плав
сообщение 5.12.2007 - 23:44
Сообщение #11


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 1013
Регистрация: 4.10.2006
Пользователь №: 1933



Цитата(DrgLena @ 5.12.2007 - 18:46) *
По поводу логистической регресси, я имею в виду левую часть уравнения, когда прогнозируется только два альтернативных состояния, а в правой части могут быть и бинарные и количественные переменные и даже ранговые, но это уже труднее реализовать (в SPSS, но не в Statistica). Для прогноза трех состояний все еще сложнее, по моему только Stata позволяет это сделать. Но сама я не делала, там много ручками надо ваять.


Я тоже имел в виду левую часть уравнения. Существуют варианты логистической регрессии для ординальных переменных отклика (модель пропорциональных шансов) и для номинальных с несколькими уровнями (генерализованная логит модель). Модель пропорциональных шансов была описана McCullagh (1980), и затем стала очень популярной для ординальных исходов. Про это проосто не очень известно, хотя в приличной программе расчетно все достаточно просто. Очень подробно методология расписана в главе 9 Categorical Data Analysis Using SAS System (Stokes M., Davis C., Koch G., SAS Institutes Inc., 2000). На самом деле одна из лучших книжек по анализу качественных переменных. Есть описание и здесь (http://www.stat.psu.edu/~jglenn/stat504/08_multilog/40_multilog_proportion.htm). Версия 9 SAS поддерживает эту модель в процедуре LOGISTIC.
Нечто подобное можно сделать в R, Stata вообще считается более мощной с точки зрения анализа качественных переменных (например, процедура glogit), SPSS также это делает достаточно просто (http://www.ats.ucla.edu/STAT/SPSS/dae/ologit.htm и http://www.ats.ucla.edu/stat/spss/dae/mlogit.htm для мультиноминальной модели).
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
DrgLena
сообщение 6.12.2007 - 02:20
Сообщение #12


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 1324
Регистрация: 27.11.2007
Пользователь №: 4573



Да, все верно. Но для докторов все же гораздо труднее, чем при использовании бинарной логистической регрессии, где exp(B) имет то же значение и трактовку, что и OR в четырехпольной таблице. Я всегда кодирую в базах данных каждое состояние (осложнение или фактор риска) бинарно и рассматриваю отклик также бинарный (результат лечения достигнут или не достигнут). Тогда легко создавать группы риска по комбинациям предикторов.
У меня SAS никогда не было, но я читала, что это мощный профессиональный пакет.( все другие есть). Есть ли у вас ссылки на русскоязычные работы, где этот метод применяется, независимо от пакета. Англоязычные ресурты мне все доступны (есть подписка Hinary), а в русскоязычном пространстве я не встречала полнотекстовых медицинских статей с применением логистической регрессии, может просто не знаю ресурсов. Своими опубликованными могу поделиться. И еще хотельсь бы почитать статьи на русском языке с ROC анализом, у меня в описании американизма много.
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
плав
сообщение 6.12.2007 - 20:46
Сообщение #13


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 1013
Регистрация: 4.10.2006
Пользователь №: 1933



Речь идет, наверное, о статьях с применением модели пропорциональных шансов, поскольку на русском языке статей с описанием использования логистической регрессии достаточно много. Что касается POM (proportional odds model) - то я на русском языке публикаций не встречал, что вообщем-то не удивительно (раз в Statistica нет и из меню SPSS не доступно frown.gif ).
По поводу характеристических кривых - была статья у В.В. Власова, где он анализировал частоту использования ROC-анализа (хотя, вернее, анализа площади под характеристическими кривыми AUC ROC) в статьях по рентгенологии. Короткий поиск общедоступных статей привел к следующим ссылкам http://www.icj.ru/2005-03-06.html и http://www.consilium-medicum.com/media/cardio/07_01/18.shtml . Этот анализ достаточно часто используется в кардиологии, просто сейчас не уверен, что из подготовленных моими знакомыми авторами уже вышло из печати, они анализ характеристических кривых использовали достаточно широко. Кроме того, можно найти статью Я.Балабановой в Сибирском медицинском журнале (это на русском, ее же вариант в BMJ http://www.bmj.com/cgi/content/abstract/331/7513/379.
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
DrgLena
сообщение 7.12.2007 - 00:27
Сообщение #14


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 1324
Регистрация: 27.11.2007
Пользователь №: 4573



Спасибо, я посмотрела статью по первой ссылке. Нормально, но все же, не совсем на русском языке. Точка разделения по возрасту 53 года, звучит нормально, я использую «точка перегиба», что гораздо хуже, и мой директор меня не понял. Но в таблице «Независимые факторы риска?» вначале представлены «Unadjusted Odds ratio», т.е. оценка каждого фактора в одновариантной модели, и дальше «Adjusted Odds ratio» - результат оценки этих факторов в многофакторной модели. Т.е. именно они и являются согласованными или независимыми. Без английского авторы тоже не обошлись.
Вторая работа, к сожалению, не загрузилась, а в последней - ROC кривые совсем не кривые, поскольку есть только одна точка, и оценивается только площадь.
Спасибо, если у вас есть ссылки на статьи методического плана, которые раскрывают суть определенных методов анализа, чтобы можно было на них сослаться, это было бы очень полезно. Например, в журнале «Врач-аспирант», одну я нашла случайно.
Если вы принимаете в этот журнал статьи такого плана, то тоже возможно сотрудничество.
Есть ли статья Власова в инете?
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
плав
сообщение 7.12.2007 - 23:22
Сообщение #15


Дух форума
*

Группа: Пользователи
Сообщений: 1013
Регистрация: 4.10.2006
Пользователь №: 1933



Статья В.В. Власова доступна здесь:
http://www.mediasphera.ru/mjmp/2001/2/r2-01-7.htm
Еще одна статья с использованием анализа характеристических кривых и, как мне показалось при быстром просмотре нормальным русским языком тут
http://www.ehealth.ru/old/Sod/Pdf-03/num6/A03-6-05.pdf
Что же касается adjusted odds ratio - то по-русски это все-таки будет "откорректированные (или стандартизованные) отношения шансов" (благо в русском языке для моделей, корректирующих показатели смертности и заболеваемости age-adjusted mortality используется обозначение метода прямая/непрямая стандартизация). Соответственно, unadjusted odds ratio должно обозначаться как нестандартизированные, "сырые" или унивариантные отношения шансов.
К сожалению, устоявшейся терминологии в этой области нет, поэтому основное - чтобы поняли читатели.
Что же касается "Врач-аспирант" я тут не причем smile.gif "сидим тут никого не трогаем, примусы починяем"
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 

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