Kapalı Kohort Verileri için Risk Oranı Yöntemleri – Epidemiyolojide Biyoistatistiksel Yöntemler – Biyoistatistikler – Epidemiyoloji – Biyoistatistikler Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik
Örnek 5.5 (Evre-Meme Kanseri) Tablo 5.10, reseptör seviyesine göre tabakalaştıktan sonra Tablo 4.16’ya göre gözlenen sayıları vermektedir. Örnek 5.1’in çizgileri boyunca tartışarak, reseptör seviyesinin, hastalığın evresi ile göğüs kanserinin hayatta kalması arasındaki ilişkinin bir karıştırıcısı olarak tedavi edilmesi için bir gerekçe verilebilir.
Tablo 5.11, Mantel – Haenszel oran tahminlerini ve RBG% 95 güven aralıklarını, referans kategori olarak aşama I ve alıcı seviyesi için ayarlama ile birlikte vermektedir. Tablo 5.11’deki düzeltilmiş sonuçlar, Tablo 4.17’deki ham sonuçlara yakındır. Çökebilirlik yaklaşımına göre kafa karıştırıcı tartışılıyor.
Bölüm 2.5.5, alıcı seviyesinin önemli bir karıştırıcı olma ihtimalinin düşük olduğu görülmektedir. Tablo 5.11’de (ORmh1 = 1) olasılık oranı tahminlerinde açık bir eğilim vardır. Beklenen sayımlar Tablo 5.12’de verilmiştir. Mantel – Haenszel testi X2 = 30.82’dir (p <.001) ve Peto – Pike yaklaşımı pratikte sıklıkla olduğu gibidir, X2, X2’den yalnızca biraz daha küçüktür ve (5.41), ( 5.40).
Kapalı Kohort Verileri için Risk Oranı Yöntemleri
Kapalı kohort verilerini analiz etmek için risk oranı yöntemleri, Bölüm 4 ve 5’teki olasılık oranı yöntemleriyle birçok benzerliğe sahiptir. Önemli bir fark, parametresi olarak risk oranına sahip koşullu dağılımın olmamasıdır. Ancak, kapalı kohort verilerinin analizi için asimptotik koşulsuz, Mantel – Haenszel ve ağırlıklı en küçük kareler yöntemlerine dayalı risk oranı yöntemleri mevcuttur.
Olasılık oranı ayarında olduğu gibi, asimptotik koşulsuz ve ağırlıklı en küçük kareler yöntemleri, seyrek tabakalı koşullarda değil, büyük tabakalı koşullarda iyi çalışır. Koşullu tekniklerin yokluğunda ve burada tartışılmayacak olan kesin yöntemlerin yanı sıra, Mantel-Haenszel yöntemleri seyrek tabakalı ortam için tasarlanmış geniş kullanımda olan yegane yöntemlerdir.
TEK BİR 2 × 2 TABLO İÇİN ASEMPTOTİK
KOŞULSUZ YÖNTEMLER
Tabakalanmamış analiz için gözlemlenen sayılar Tablo 4.1’de verilmiştir. İkameyi π1 = RRπ2 yaparak, ortak olasılık fonksiyonu (4.1), RR ve π2 parametrelerinin bir fonksiyonu olan bir olasılık elde etmek için yeniden parametrelendirilebilir.
Bu, koşulsuz maksimum olasılık denklemlerine yol açar ve burada RR, RR’nin koşulsuz maksimum olasılık tahminini ifade eder. Çözümler πˆ1 = a1 / r1 şeklindedir. Koşulsuz maksimum olasılık tahmini var (log RR) ve RR için bir (1 – α) ×% 100 güven aralığı üslenerek elde edilir.
A1 veya a2 0’a eşitse, (6.1) ve (6.2) ‘yi değiştiririz π1 = π2, log (RR) = 0’a eşit olduğundan, ilişkisizlik hipotezi H0 olarak ifade edilebilir: log (RR) = 0 H0 altında bir var (log RR) tahmini, Wald ilişkilendirme testidir ve ilişkinin olasılık oranı testi tam olarak (4.12) ‘dir.
Örnek 6.1 (Reseptör Seviyesi – Göğüs Kanseri) Bu örnek için veriler Tablo 4.5 (a) ‘dan alınmıştır. Risk oranı tahmini RR = 2.23, var (log RR) = .048 ve RR için% 95 güven aralığı [1.45, 3.42] ‘dir. Wald ilişkilendirme testi, Xw2 = 9.02 (p = .003) ve Örnek4.2’den, olasılık oranı, ilişki X2 = 11.68’dir (p = .001). Bu bulguların yorumlanması, Örnek 4.2’deki çizgileri takip eder.
Kohort Araştırmaları nedir
Vaka-kontrol Araştırmaları
Kohort Nedir
Kohort araştırma makale örneği
Kesitsel araştırma nedir
Kohort nedir Tıp
Atfedilen risk ne demek
Prospektif çalışma nedir
J (2 × 2) TABLOLARI İÇİN ASEMPTOTİK KOŞULSUZ YÖNTEMLER
Şimdi tabakalı 2 × 2 tablolar için asimptotik koşulsuz yöntemleri ele alıyoruz. J. Tabaka için veri düzeni Tablo 5.1’de verilmiştir ve risk oranı RRj = π1j / π2j (j = 1,2, …, J) şeklindedir. J tablolarının her biri, önceki bölümün yöntemleri kullanılarak ayrı ayrı analiz edilebilir. Tabakaya özgü tahminler, homojenlik olduğunda ortak tabakaya özgü risk oranının RR ile gösterilmesidir.
Nokta Tahminleri ve Uygun Sayımlar
Koşulsuz maksimum olasılık denklemleri, J + 1 diziminin bu denklemlere bir çözüm, Ek B’de açıklanan genel yöntemler kullanılarak elde edilebilir. Bölüm 5.1’deki olasılık oranı durumunun aksine, (6.3) ve (6.4) ‘ü çözen πˆ2j’nin zorunlu olarak kısıtlamaları karşılayacağına dair hiçbir garanti yoktur 0 ≤ πˆ2j ≤ 1.
Kısıtlamalar sağlanmadığında, alternatif yöntemler, olasılığı en üst düzeye çıkarmak için kullanılmalıdır. RR ve πˆ 2 j tahmin edildiğinde, ˆˆ elde edilir. Πˆ1j = RRπˆ2j. Yerleştirilen sayılar aˆ1j, aˆ2j, b1j ve b2j (5.5) ‘te olduğu gibi tanımlanmıştır. Maksimum olasılık denklemlerini, “gözlenen eşittir uygun” formatına sahip olmadıklarını gösterecek şekilde yeniden yazabiliriz.
Tanıma göre, aˆ1j + bˆ1j = r1j ve aˆ2j + bˆ2j = r2j, ve dolayısıyla gözlemlenen ve beklenen sütun marjinal toplamları aynı fikirde. Bölüm 5.1’deki olasılık oranı durumunun aksine, aynı şey satır marjinal toplamları için söylenemez.
Örnek 6.2 (Reseptör Seviyesi – Göğüs Kanseri) Bu örnek için veriler Tablo 5.3’ten alınmıştır. Tablo 6.1, önceki bölümün yöntemlerini kullanarak hastalığın evresine göre tabakaya özgü bir analiz vermektedir. % 95 güven aralıkları oldukça geniştir ve her biri diğer iki katman için risk oranı tahminlerini içerir, bu da homojenliğin varlığını gösterir. İhtimal oranı tahminlerinin artan bir eğilim gösterdiği Tablo 5.4’ün aksine, risk oranı tahminlerinin düşüş eğilimi göstermesi ilginçtir.
πˆ23 = .558 ve takılan sayılar Tablo 6.2’de verilmiştir. Gözlemlenen ve yerleştirilen satır marjinal toplamlarının uyuşmadığını unutmayın. Tablo 5.5 ve 6.2’deki uygun sayılar Tablo 5.3’teki gözlemlenen sayılarla karşılaştırıldığında, uyum iyiliği açısından olasılık oranı ve risk oranı modelleri arasında seçim yapmak için çok az şey olduğu görülmektedir. Vˆ = ’dan Maksimum olasılık tahminleri RR = 1.56, πˆ21 = .095, πˆ22 = .242, 1.54 + 8.49 + 15.78 = 25.81 ve var (log RR) = 1 / 25.81 = .039, RR için% 95 güven aralığı [1.06, 2.29] ‘dur.
Vˆ0 = 1.15 + 6.30 + 19.01 = 26.46 ile Wald ilişkilendirme testi Xw2 = (log1.56) 2 (26.46) = 5.20 (p = .02) şeklindedir. Örnek 5.1’den, ilişkinin olasılık oranı testi X2 = 5.64’tür (p = .02). Homojenliğin olasılık oranı testi lr X h2 = .325 (p = .85) ‘dir ve bu nedenle homojenlik lehine önemli kanıtlar vardır. Örnek 5.1’in sonuçlarını hatırlatarak, Tablo 5.3’teki verilerin hem olasılık oranı hem de risk oranı açısından homojen olduğu görülmektedir.
Bu sonuç, Bölüm 2.4.5’te yapılan gözlemle, tabakalandırıcı değişken hastalık için bir risk faktörü olduğunda bu etki ölçülerinden en fazla birinin homojen olabileceği şeklindeki gözlemle çelişmektedir. Bölüm 5.6’da belirtildiği gibi, homojenlik testleri genellikle düşük güce sahiptir ve bu nedenle, mevcut olduğunda bile heterojenliği tespit etmede başarısız olabilir. Dolayısıyla, önceki çelişkili bulgunun açıklaması, olasılık oranı ve risk oranının biri veya her ikisinin aslında heterojen olmasıdır, ancak bu homojenlik testleri ile tespit edilmemiştir.
RİSK ORANININ MANTEL-HAENSZEL TAHMİNİ
Yıllar geçtikçe, olasılık oranının Mantel-Haenszel tahmini o kadar yararlı oldu ki, diğer etki ölçümleri için analog tahminler geliştirildi. Bu daha yeni tahminlere Mantel-Haenszel tahminleri olarak da atıfta bulunulmaktadır. Risk oranının Mantel-Haenszel tahminidir.
ÖRNEK VE ÖNERİLERİN ÖZETİ
Tablo 6.3, asimptotik koşulsuz (AU), Mantel-Haenszel (MH) ve ağırlıklı en küçük kareler (WLS) yöntemlerine dayalı olarak tabakalı reseptör seviyesi-meme kanseri analizlerinin sonuçlarını özetlemektedir. Her üç yöntem de benzer sonuçlar verir.
Risk oranının istatistiksel özellikleri üzerine, olasılık oranına göre daha az teorik araştırma yapılmıştır, ancak kanıt, RR, RRmh ve RRl’lerin, olasılık oranı muadillerine geniş ölçüde benzer özelliklere sahip olduğudur.
Büyük tabakalı koşullar karşılandığında, RRl’ler hesaplama kolaylığı açısından RR’ye göre açık bir avantaja sahiptir. RRmh, büyük tabakalı koşullar altında kullanılabilir ve seyrek tabaka koşullarında geçerli olan üç tahminden yalnızca biridir (Walker, 1985). Bununla birlikte, RRmh verimsiz olabilir ve bu nedenle kullanımı seyrek tabaka ayarı ile sınırlandırılmalıdır.
Atfedilen risk ne demek Kesitsel araştırma nedir Kohort araştırma makale örneği Kohort Araştırmaları nedir Kohort Nedir Kohort nedir Tıp Prospektif çalışma nedir Vaka-kontrol Araştırmaları