Исследование случай-контроль Опции

[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!

[плав]

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

Тут у Вас серьезная проблема. Среднее 1053, а SD 643. Это означает сильно скошенное распределение. В принципе неплохо было бы перед проведением анализа его прологарифмировать и работать с логарифмами. Почти уверен картина бы улучшилась.
Кроме того, играет роль не только exp(b), но и 95%ДИ (или SE(b)). Если фактор у Вас недостоверно связан с исходом (т.е. не связан), то колебания при небольшой численности могут быть очень значительными.
Кстати, а какой у Вас диапазон значений показателя?

[Dr_StaSiL]

Как в стате провести исследование случай-контроль. Какие команды преимущественно используются. Группы случая и контроля надо предварительно выбирать или это можно сделать в процессе.

[плав]

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

[Dr_StaSiL]

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

[плав]

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

[Dr_StaSiL]

Огромное спасибо. Но на этом мои "глупые" вопросы не закончились. Как осуществить выборку случая, а потом и контроля в той же Стате. Как я понимаю необходимо выбрать из массива всех людей с определенными параметрами (например все случаи рака легкого). А потом к ним подобрать контроль и с такими же параметрами, только здоровых (в плане рака легкого). Поправьте меня если ошибаюсь. И как мне в стате потом сохранить эту выборку - и случай и контроль. Заранее огромное спасибо!

Сообщение отредактировал Dr_StaSiL - 3.12.2008 - 11:43

[плав]

Огромное спасибо. Но на этом мои "глупые" вопросы не закончились. Как осуществить выборку случая, а потом и контроля в той же Стате. Как я понимаю необходимо выбрать из массива всех людей с определенными параметрами (например все случаи рака легкого). А потом к ним подобрать контроль и с такими же параметрами, только здоровых (в плане рака легкого). Поправьте меня если ошибаюсь. И как мне в стате потом сохранить эту выборку - и случай и контроль. Заранее огромное спасибо!

Случаи - это рак легкого, контроли - без рака легкого. Должна быть в базе данных переменная, которая описывает наличие или отсутствие фактора. Соответственно, если, например, переменная наличие/отсутсвие рака это cancer, а наличие/отсутствие фактора риска rf, то Stata сама выберет все наблюдения при использовании команды
cc cancer rf
Делать подбор можно (тогда надо использовать тесты для парных наблюдений), однако лучше использовать логистическую регрессию
logistic cancer rf1 rf2 rf3

[Dr_StaSiL]

Случаи - это рак легкого, контроли - без рака легкого. Должна быть в базе данных переменная, которая описывает наличие или отсутствие фактора. Соответственно, если, например, переменная наличие/отсутсвие рака это cancer, а наличие/отсутствие фактора риска rf, то Stata сама выберет все наблюдения при использовании команды
cc cancer rf
Делать подбор можно (тогда надо использовать тесты для парных наблюдений), однако лучше использовать логистическую регрессию
logistic cancer rf1 rf2 rf3

Уважаймый СЛ, прокомментируйте пожалуйста полученные результаты:

Proportion
| Exposed Unexposed | Total Exposed
-----------------+------------------------+----------------------
Cases | 15 23 | 38 0.3947
Controls | 94 20 | 114 0.8246
-----------------+------------------------+----------------------
Total | 109 43 | 152 0.7171
| |
| Point estimate | [95% Conf. Interval]
|------------------------+----------------------
Odds ratio | .1387604 | .0569379 .3362042 (exact)
Prev. frac. ex. | .8612396 | .6637958 .9430621 (exact)
Prev. frac. pop | .7101449 |
+-----------------------------------------------
chi2(1) = 25.95 Pr>chi2 = 0.0000



Сообщение отредактировал Dr_StaSiL - 15.12.2008 - 14:59

[плав]

Уважаймый СЛ, прокомментируйте пожалуйста полученные результаты:

Proportion
| Exposed Unexposed | Total Exposed
-----------------+------------------------+----------------------
Cases | 15 23 | 38 0.3947
Controls | 94 20 | 114 0.8246
-----------------+------------------------+----------------------
Total | 109 43 | 152 0.7171
| |
| Point estimate | [95% Conf. Interval]
|------------------------+----------------------
Odds ratio | .1387604 | .0569379 .3362042 (exact)
Prev. frac. ex. | .8612396 | .6637958 .9430621 (exact)
Prev. frac. pop | .7101449 |
+-----------------------------------------------
chi2(1) = 25.95 Pr>chi2 = 0.0000

Основной пункт здесь odds ratio он показывает, что исход почти в 7 раз реже встречается при наличии фактора, чем при его отсутствии. Это снижение является достоверным, популяционное значение отношения шансов между 0,06 и 0,34.

[Dr_StaSiL]

СЛ, спасибо вам огромное! Все понял!

Основной пункт здесь odds ratio он показывает, что исход почти в 7 раз реже встречается при наличии фактора, чем при его отсутствии. Это снижение является достоверным, популяционное значение отношения шансов между 0,06 и 0,34.

ТАкое ощущение, что неправильно...Опишу по порядку.
Я пишу команду cc cc dose
В столбце сс у меня отмечены все случаи нулями, а контроли 1. В столбце dose 6 групп доз, соответственно пронумерованные 0 до 5. Получается что должен идти анализ таблицы 2x6. Или я бред сказал. Где ошибаюсь, подскажите?