Корректировка (adjustment) при проведения сравнений, логистическая регрессия? Опции

[martyni]

Задача: среди больных, одни из которых имеют признак Х (в данном случае метаболический синдром), другие не имеют, необходимо провести сравнение по нескольким параметрам (длительность основного заболевания, курение (да-нет), употребление алкоголя (да-нет), прием одного из препаратов в анамнезе (да-нет)). При этом многие из этих параметров не только могут влиять на развитие метаболического синдрома, но и зависят от возраста (например, чем больше возраст, тем больше длительность основного заболевания, при этом и метаболический синдром чаще возникает в более старших возрастных группах) и от пола (например, мужчины курят чаще). Поэтому при сравнении необходимо скорректировать эти факторы на пол и возраст.
Идея в следующем: сперва как есть для групп, сформированных по наличию или отсутствию признака метаболического синдрома, посчитать Т-критерий для количественных признаков и Хи-квадрат (или точный тест Фишера) для бинарных. Полученные значимости будут нескорректированными (Unadjusted). Затем в бинарную логистическую регрессию внести метаболический синдром как зависимую переменную, а в качестве ковариант пол, возраст и один из сравниваемых показателей, затем вместо него второй и т.д. (т.е. для каждого в отдельности). Таким образом получим для каждого из сравниваемых показателей скорректированную (adjusted) по полу и возрасту значимость различий между группой больных с метаболическим синдромом и без него.
Это подсмотрено в одной англоязычной статье, но т.к. нигде более не видел (может быть плохо смотрел), возникло сомнение, правильно ли я понял.
Вопрос в правомерности использования для этой задачи логистической регрессии. Какие другие методы корректировки могут быть здесь использованы, с учетом того, что признаки как количественные, так и бинарные?

[плав]

Если Вы хотите сдублировать ошибки авторов статьи не надо задавать вопросы на форуме.
NIH не финансирует исследования, чтобы "утопить" новые антипсихотики или иные другие препараты. Результаты CATIE были неожиданными, почитайте литературу после публикации и исходные статьи (возьмите, посмотрите описание протокола (http://www.catie.unc.edu/schizophrenia/index.html), там четко написано, что в 1999 году гипотеза была, что новые антипсихотики лучше перфеназина). Исследования доказательства отстутствия эффекта организуются иначе, чем наличия, поэтому даже после изменения гипотезы в 2004 году задачей являлось прямое сравнение всех четырех групп лечения.
Поскольку исследование планировалось как сравнение антипсихотиков, анализ приведенный в статье не мог являться спланированным (собственно говоря, в протоколе о МС ничего нет - там только сравнение показателей качества жизни). Это анализ post hoc. В этом случае уже поддержка, которая была у оригинальной, протокольной части исследования исчезает, что и приводит к возможности неточностей. Собственно, судя по всему, это и является причиной мешанины подходов в статье - сравнение средних в группах ДА (это часть описательной статистики для групп лечения, предусмотренная протоколом) и сравнение эффектов на МС логистической регрессией.
Но, в принципе, я не интересуюсь написанием рецензии на результаты CATIE (особенно spin-off статей), с моей точки зрения такое обсуждение - если кто-то захочет его проводить, должно быть в разделе клиническая медицина.
Вы задали вопрос, как решить задачу. Вам ответили. Вопрос, почему авторы исследования считали по-другому надо адресовать авторам исследования.
Последний раз.
1) Если вопрос, что связано с МС, правильный подход ВСЕГДА использовать логистическую регрессию, ибо МС - бинарный показатель
2) Если вопрос, чем группы с МС отличаются друг от друга (хотя этот вопрос обычно задается для групп лечения - проверка адекватности рандомизации), то подход - сравнение средних при помощи ДА для количественных и логистическая регрессия - для качественных показателей. Разницу логистической регрессии подходов 1 и 2 я уже описал выше.
Смешение двух подходов является ошибкой, но вопрос о том, почему авторы ее допустили лежит вне сферы обсуждения на этом форуме.