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]

На самом деле с Коксовской регрессией все не сложнее, чем с логистической. Если Вы имеете набор предикторов, то подставляя их значения в формулу получаете, насколько риск у одного пациента выше, чем у другого. Тот же результат в принципе получается и для логистической регрессии. В том случае, если надо оценить абсолютный риск для пациента, то тогда Вам нужен базовый риск, но, опять-таки он может быть достаточно легко рассчитан как средний риск по группе (например, риск на человеко-года наблюдения). И тогда индивидуальный риск равен среднему риску, умноженному на относительный риск. Логистическая регрессия дает такие же результаты, только время не учитывается.
Пуассонова регрессия относится к семейству логлинейных моделей и реализована (нормально) в SAS, Stata и R (в последнем пакете используется процедура, предназначенная для анализа модели пропорционального риска - т.е. модели Кокса). Если есть доступ к какому-либо из этих пакетов могу привести соответствующий код. Преимущество Пуассоновой регрессии в том, что она позволяет оценить относительный риск (RR), а не отношение шансов (OR), что значительно приятнее для когортных исследований. Кроме того, можно напрямую рассчитать абсолютный риск для пациента с заранее заданной комбинацией предикторов (а, соответственно, например можно оценить количество лиц, которых надо лечить для предотвращения одного исхода - NNT после коррекции по различий между группами по факторам риска).