![]() |
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: 9 Регистрация: 11.09.2008 Пользователь №: 5272 ![]() |
Как в стате провести исследование случай-контроль. Какие команды преимущественно используются. Группы случая и контроля надо предварительно выбирать или это можно сделать в процессе.
|
|
![]() |
![]() |
![]()
Сообщение
#3
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 1013 Регистрация: 4.10.2006 Пользователь №: 1933 ![]() |
Как в стате провести исследование случай-контроль. Какие команды преимущественно используются. Группы случая и контроля надо предварительно выбирать или это можно сделать в процессе. команда cc Контрольная группа и случаи, естественно, отбираются в зависимости от целей исследования - случаи - лица, имеющие заболевания, контроль - лица, не имеющие заболевания. В случае подозрения на различия в факторах риска (кроме исследуемых) используется для коррекции логистическая регрессия - команда logistic |
|
![]() |
![]() |
![]()
Сообщение
#4
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 9 Регистрация: 11.09.2008 Пользователь №: 5272 ![]() |
команда cc Контрольная группа и случаи, естественно, отбираются в зависимости от целей исследования - случаи - лица, имеющие заболевания, контроль - лица, не имеющие заболевания. В случае подозрения на различия в факторах риска (кроме исследуемых) используется для коррекции логистическая регрессия - команда logistic Спасибо. Еще вопрос - контроль и случай в Стате нужно выбирать отдельными командами, соответственно определенным условиям? Или это можно сделать внутри команды сс? Сообщение отредактировал Dr_StaSiL - 1.12.2008 - 14:36 |
|
![]() |
![]() |
![]()
Сообщение
#5
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 1013 Регистрация: 4.10.2006 Пользователь №: 1933 ![]() |
Спасибо. Еще вопрос - контроль и случай в Стате нужно выбирать отдельными командами, соответственно определенным условиям? Или это можно сделать внутри команды сс? Если у Вас суммарные данные, то можно использовать их командой cci (т.е. immediate вариант cc). Иными словами, если у Вас 50 случаев из них 20 с фактором риска (30 без) и 100 контролей из них 10 с фактором риска (90 без), то команда будет выглядеть так: cci 20 30 10 90 Proportion | Exposed Unexposed | Total Exposed -----------------+------------------------+------------------------ Cases | 20 30 | 50 0.4000 Controls | 10 90 | 100 0.1000 -----------------+------------------------+------------------------ Total | 30 120 | 150 0.2000 | | | Point estimate | [95% Conf. Interval] |------------------------+------------------------ Odds ratio | 6 | 2.341563 15.86865 (exact) Attr. frac. ex. | .8333333 | .5729347 .9369827 (exact) Attr. frac. pop | .3333333 | +------------------------------------------------- chi2(1) = 18.75 Pr>chi2 = 0.0000 |
|
![]() |
![]() |
![]() ![]() |