Здравствуйте, гость ( Вход | Регистрация )
25.02.2018 - 23:31
Сообщение
#1
|
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 19 Регистрация: 25.02.2018 Пользователь №: 31032 |
Здравствуйте.
Суть задачи. Есть 4 признака: пациент (id), наблюдение (этап - 1 или 2), баллы по шкале (шкала), время ожидания операции (срок). Нужно оценить линейную зависимость количества баллов на этапе 2 и время ожидания операции (т.е. чем больше ждем, тем хуже состояние пациента) с коррекцией на исходное количества баллов по шкале (т.е. ухудшение состояния, связанное с длительностью ожидания операции наблюдается независимо от исходного количества баллов). Как я вижу решение: а) применить частную корреляцию. Можно ли это делать в случае повторных наблюдений? б) построить регрессионную модель. Зависимая ШКАЛА на этапе 2, предикторы - шкала на этапе 1, срок. Потом строим линейную кривую. Насколько я читала, в случае повторных наблюдений нужно использовать смешанную регресионную модель с фиксированными и случайными эффектами. Оба этих подхода можно реализовать и в SPSS, и в Stata. Какой подход будет более правильным? |
|
|
![]() |
![]() |
![]() |
26.02.2018 - 01:47
Сообщение
#2
|
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 1325 Регистрация: 27.11.2007 Пользователь №: 4573 |
Начнем с представления данных. Если я правильно понял, и ДЛЯ КАЖДОГО БОЛЬНОГО у вас есть информация по состоянию до и после операции, то на самом деле ваши данные немного другие. А именно, представьте, что у вас есть таблица со следующими столбцами: Пациент (id), Баллы по шкале до операции (БДО), Время ожидания операции (ВО), Баллы по шкале после операции (БПО). Я думаю, что вы не правильно поняли. Баллов после операции нет. Обе оценки сделаны до операции. Вторая оценка характеризует больного после какого то времени ОЖИДАНИЯ операции. И это написано ясно. Не ясно другое, на каком основании Daria уже делает вывод о том, что ?чем больше ждем, тем хуже состояние пациента?. Это как раз и есть медицинская гипотеза, которую нужно проверить. Скорее всего, это верное утверждение и его требуется, как то статистически подтвердить. Второе утверждение, что ?ухудшение состояния, связанное с длительностью ожидания операции наблюдается независимо от исходного количества баллов?, вряд ли верно с медицинской точки зрения. Какие то исходные состояния медленно прогрессируют, можно откладывать операцию на какое то время, но для исходно более тяжелых больных откладывание операции может приводить к быстрому прогрессированию. Нарастание тяжести состояния вряд ли равномерный прямолинейный процесс. Более полезной было бы решение задачи оценки допустимого времени ожидания, как раз в зависимости от исходного состояния. |
|
|
![]() |
![]() |
26.02.2018 - 17:26
Сообщение
#3
|
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 231 Регистрация: 27.04.2016 Пользователь №: 28223 |
Я думаю, что вы не правильно поняли. Баллов после операции нет. Обе оценки сделаны до операции. Вторая оценка характеризует больного после какого то времени ОЖИДАНИЯ операции. И это написано ясно. Да, Вы правы. Перечитал еще раз - именно так. Просто мне, как "не врачу", сложно было представить, что можно откладывать необходимую операцию просто для того, что-бы доказать гипотезу, что "чем больше ждем, тем хуже становиться больному". Сообщение отредактировал passant - 26.02.2018 - 17:31 |
|
|
![]() |
![]() |
Daria Корреляция зависимых переменных 25.02.2018 - 23:31
passant Начнем с представления данных. Если я правильно п... 26.02.2018 - 00:49
Daria "..."линейная кривая" и как вы ее ... 26.02.2018 - 10:31
passant Цитата(Daria @ 26.02.2018 - 09:31) ... 26.02.2018 - 17:20
Daria Благодарю за внимание к моей задачи.
Дело в том, ... 26.02.2018 - 10:28
100$ Цитата(Daria @ 26.02.2018 - 10:28) .... 26.02.2018 - 14:23
Daria Как приеду домой попробую, спасибо. Сразу могу ска... 26.02.2018 - 16:55
100$ Цитата(Daria @ 26.02.2018 - 16:55) Н... 26.02.2018 - 17:38
Daria Цитата(100$ @ 26.02.2018 - 17:3... 26.02.2018 - 17:59
Daria Конечно нет. Операция откладывается по множеству о... 26.02.2018 - 17:54
Daria Также хочу сказать, что в данном случае я скорее п... 26.02.2018 - 18:03![]() ![]() |