![]() |
Здравствуйте, гость ( Вход | Регистрация )
![]() |
![]()
Сообщение
#1
|
|
![]() Группа: Пользователи Сообщений: 56 Регистрация: 19.03.2008 Из: Екатеринбург Пользователь №: 4888 ![]() |
Уважаемые коллеги, прошу прощения если мой вопрос покажется Вам глупым или это уже обсуждалось, но поиск пока ничего не дал.
Я хочу провести ретроспективное исследование по методу случай-контроль. У меня есть некоторое количество больных изучаемой группы с определенным бинарным признаком 1 и популяция пациентов, в несколько раз большая, с бинарным признаком 0. Цель - подобрать на каждый изучаемый случай пациента группы контроля из популяции с бинарным признаком 0, соответствующий ему по нескольким количественным показателям (пару шкал тяжести, + несколько лабораторных показателей). После этого нужно будет сравнить сравнить показатели исхода (несколько бинарных показателей + несколько количественных показателей, вроде длительность пребыванияв ОРИТ, длительность ИВЛ итп). Здесь кстати уместно ли оценить значимость различий с помощью методов непараметрической статистики (н-р тест Манна-Уитни) для того чтобы утверждать, что пациенты с изучаемым признаком 1, скажем, статистически значимо дольше находились в ОРИТ, чем пациенты с признаком 0 или хи-квадрат, для того, чтобы утверждать, что у среди пациентов группы 1 был более высокий уровень смертности, чем у пациентов группы 0. Как вычислить отношение рисков (odds ratio) и уместно ли оно здесь ? Под рукой Statistica, SPSS и MedCalc Буду признателен всем ответившим ![]() |
|
![]() |
![]() |
![]() |
![]()
Сообщение
#2
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 1325 Регистрация: 27.11.2007 Пользователь №: 4573 ![]() |
Цитата является или не является независимым предиктором летальности или более длительного пребывания в ОРИТ Цель вашего исследования не четко определена. Скорее всего, вам интересней проанализировать влияние развития определенной инфекции х на летальность. А длительность пребывания в ОРИТ, скорее всего, может быть фактором также влияющим на летальность. Цели двух приведенных вами примеров различны, поэтому быть похожими на оба не получится, да и не нужно. В первом примере, изучались факторы, влияющие на развитие VAP. Показана широкая гетерогенность признаков в группе «case», поэтому не найдены различия по количественным показателям (Bilirubin, mmol/L 191.2?323.3SD) между группами с развившейся и не развившейся VAP. Во второй части исследования показано, что, если VAP сопровождается увеличением содержания IL6 IL8, то это увеличивает смертность. Во втором исследовании больные сразу были разделены по типу вмешательства, т.е. проводилось или нет переливание крови. Цель была выяснить, влияет ли это вмешательство на оценку смертности с учетом других факторов. Вывод делается, что само переливание не увеличивает смертность. Задача вашего исследования ближе к первому примеру, вы тоже можете проанализировать факторы, которые влияют на возникновение определенной инфекции к 5 дню пребывания в ОРИТ. При этом case - инфекция развилась, контроль - не развилась. Но я бы не стала делать это так, как в первой ссылке (анализ средних арифметических) , а редуцировала количественные показатели до бинарных (точки перегиба ROC-анализом) и вычислила отношение шансов. И если повезет можно и множественную модель получить (логистическая регрессия). А дальше, если наблюдения закончены и число умерших известно, рассмотреть влияние факта развития инфекции к определенному дню совместно с другими факторами (длительность пребывания в ОРИТ) для того чтобы оценить независимость именно этого фактора. Если интересует не только факт смерти, а влияние факторов на время ее наступления, то Кокс-регрессия. |
|
![]() |
![]() |
![]() ![]() |