help анализ частоты осложнений, логистическая регрессия и все, все, все, анализ данных Опции

[DrgLena]

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.

[плав]

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?