Оценка степени влияния на результат Опции

[masik_hlopastik]

Помогите, пожалуйста, разобраться!
У меня есть исходные данные по одному фактору(вес), которые были измерены с некоторым промежутком времени для каждого из N пациентов. Таким образом, по каждому пациенту есть несколько значений одного фактора в разные моменты времени. Я хочу оценить степень влияния этого фактора на исход лечения(результат). Как это сделать?

[Pinus]

Здесь возможно придется привлекать какие-нибудь процедуры из анализа временных рядов. Сам этим пока не занимался, поэтому подробно подсказать не смогу.

Сообщение отредактировал Pinus - 18.06.2010 - 23:02

[masik_hlopastik]

из анализа временных рядов

Как я понимаю, временные ряды представляют собой зависимость одного параметра от времени, например. А мне хочется оценить влияния на результат параметра, меняющегося со временем. Поэтому, временные ряды тут кажутся мне неприменимыми.

[nokh]

Задача понятна; в таком виде как она сформулирована Вами она может быть решена только через обобщённые линейные модели (Generalized Linear Models). Эти модели обобщают регрессионный и дисперсионный анализы и для количественных, и для качественных откликов. Если исходов 2 (кстати Вы не написали сколько их), то это будет логистическая регрессия, но с учётом зависимого характера значений предиктора. В результате можно будет получить оценки вероятности исхода в зависимости от массы тела в определённые временные точки. Может это и не очень сложно - в хороших пакетах всё это можно настроить, - но я с такими задачами не сталкивался. Если выложите здесь свои данные - можно попробовать покрутить их, но совсем не гарантирую результата (пока у нас стоит такая жара, что я своими делами заниматься не могу:).

(Те же данные можно обработать иначе, но если задачу переформулировать: Существовали ли различия в динамике массы тела в группах пациентов с различными исходами? Это задача решается обычным дисперсионным анализом с повторными измерениями, но она не позволяет прогнозировать исход. Также можно поискать паттерны изменения массы во времени и выделить в результате некие типы динамик, а затем прогнозировать исход в зависимости от типа с помощью обычной логистической регрессии. Интересно, но сложно тем, что здесь будет комбинация двух ошибок: ошибок классификации типа динамики и ошибок прогноза внутри типа динамики.)

[DrgLena]

Без клинической идеи, которая должна быть основе планирования работы, трудно советовать методы анализа. Не понятно, что автор хочет доказать в своей работе. Для чего измерялся вес. Анализ динамики веса, вряд ли клинически важен, скорее всего важен факт снижение или степень снижения или повышения (гормональное лечение) на фоне лечения.
Например, в ходе проведения химиотерапии у онкобольных, снижение веса в течение определенного времени наблюдения более чем на 15% (создать такую бинарную переменную) является фактором риска не достижения положительного результата. При этом, если отклик бинарный (логистическая регрессия) степенью влияния этого фактора будет exp(b), трактуемое как OR, например OR=4,2. Разницу в весе до и после лечения можно оставить в виде количественной переменной и получить другое значение OR=1,15.
Но, насколько я помню другие обращения на форум автора постера, речь идет о выживаемости и о множественной кокс регрессионной модели, для этой модели можно использовать те же подходы для оценки влияния изменения веса на выживаемость.

[masik_hlopastik]

Спасибо за готовность помочь!
Анализ выживаемости я уже провела и данное исследование хочу провести без использования выживаемости.
Мне нужно построить регрессионную зависимость такого показателя как масса тела от дозы, способа введения препарата. При этом для пациентов измерены показатели массы тела в различные моменты исследования. Уменьшение веса - является побочным эффектом (проводится химиотерапия). Цель : исследование характера восстановления организма после приема препарата. Поскольку измерения для каждого пациента производились неоднократно, то здесь у меня возникает тупик.

Сообщение отредактировал masik_hlopastik - 19.06.2010 - 14:02

[DrgLena]

Я хочу оценить степень влияния этого фактора на исход лечения (результат). Как это сделать?

Это вам объяснили

Цель : исследование характера восстановления организма после приема препарата.

А это совсем другая цель и решение будет совсем другое. Сравнить потерю веса в группах с различной дозой в каждой временной точке.

[плав]

Цель : исследование характера восстановления организма после приема препарата. Поскольку измерения для каждого пациента производились неоднократно, то здесь у меня возникает тупик.

Дисперсионный анализ с повторными измерениями - вес - повторная, зависимая переменная, группы терапии - независимая

[cuzmina1982]

В результате можно будет получить оценки вероятности исхода в зависимости от массы тела в определённые временные точки.

Спасибо, тоже было полезно