Исследование случай-контроль Опции

[Homo aureus]

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

[Gula]

Уважаевый доктор Плав! При подсчете стандартизированных отношений шансов получается, что переменные, которые имеют интервальную или порядковую шкалу всегда будут иметь большие значения, чем категориальные (дихотомические)? Спасибо!

[плав]

Уважаевый доктор Плав! При подсчете стандартизированных отношений шансов получается, что переменные, которые имеют интервальную или порядковую шкалу всегда будут иметь большие значения, чем категориальные (дихотомические)? Спасибо!

Нет, почему же. Вы рассчитываете SD. Для дихотомической переменной оно равно квадратный корень из p*(1-p). Например, если р=0,5, то SD=0.5 (р - это процент лиц с признаком). Для интервальной шкалы, скажем, SD=20. Если теперь логистический регресионный коэффициент для дихотомического показателя равен 1, а для интервального - 0,01, то логарифм отношения шансов равен 0,5 для дихотомического показателя и 0,2 для интервального (т.е. отношение шансов равно 1,65 для дихотомического и 1,22 для интервального). Подобная ситуация, например наблюдается, когда сравнивают курение (дихотомический показатель) и холестерин (интервальный) по их влиянию на смертность от ССЗ. Отношение шансов для курения - выше.

[Gula]

Уважаемый доктор Плав! Коллеги! спасибо за помощь. При подсчете стандартизированных ОШ, имея SD 3-значные цифры, у меня получились тоже 3-значные цифры, которых я не встречала доселе в публикациях, обычно цифры 1,2; 3,4 и т.д., Значит все используют обычные ОШ, рассчитанные на единицу измерения? И еще вопрос, скажите, пожалуйста: в бинарной регрессии логистичксой я получила независимый предиктор, но по ROC анализу он не явялется значимым фактором , такое возможно, или эта особенность методик или ошибка? Спасибо!

[плав]

Уважаемый доктор Плав! Коллеги! спасибо за помощь. При подсчете стандартизированных ОШ, имея SD 3-значные цифры, у меня получились тоже 3-значные цифры, которых я не встречала доселе в публикациях, обычно цифры 1,2; 3,4 и т.д., Значит все используют обычные ОШ, рассчитанные на единицу измерения? И еще вопрос, скажите, пожалуйста: в бинарной регрессии логистичксой я получила независимый предиктор, но по ROC анализу он не явялется значимым фактором , такое возможно, или эта особенность методик или ошибка? Спасибо!

Действительно странно, напишите цифры (бета регрессии и расчитанные Вами SD и сам показатель). Для трехзначных SD и показатель должет быть, как минимум трехзначным...

[Gula]

Спасибо, доктор Плав! Привожу показатели:
1 показатель=1053,6#643,1 (mean#SD); exp(b)=1.02, тогда стандартизирванный ОШ =655,9? Спасибо!