Лекция 10 Смешение и модификация эффекта
жүктеу/скачать 0,78 Mb.
|
1 2
Байланысты:Lecture 10 confounding effect modification eng.ppt[1].docx11 (копия) (копия)
- Бұл бет үшін навигация:
- First criteria : distribution
- Second criteria: independent association with outcome
- • Stratification Pooling (weighted averaging) Standardization • Modeling
- The Cochran-Mantel-Haenszel Method
- Confounded Data smoking and CHD
- How to design study to avoid confounding
- Биологическое явление modification
РРсырой= (240/1000)/(120/1000) = 2.0 Только для демонстрационных целей Example: Confounded Data Smoking and Chronic Heart Disease (CHD) Not in the causal pathway AgeStratified (by age )
P(Old|E+) = 600/1000 = 0.6 P(Old|E-) 200/1000 =0.2 First criteria : distributionExposed population is older: 60% of exposed population is in “Old” group Stratified (by age )
P(D+|young E-) = 80/800 = 0.1 P(D+| old E-) = 40/200 =0.2 Second criteria: independent association with outcomeDiseased unexposed population is older: 20% of unexposed population is in “Old” group comparing to 10% of unexposed young group ConclusionAge is a confounder because: 1)Age is differently distributed among exposed and non-exposed 2)Age is independently associated with risk of the disease 3)We know that age is not on the causal pathway from exposure (smoking) to disease (CHD) ImplicationsCrude measure of association – reflect effects of both pathways (exposure and confounding) Controlling for a confounder blocks effect of confounder Adjusted measure of association reflects only direct effect of our exposure Controlling for a confounder should show different values for crude and adjusted measures of association (10%) Necessary but not a sufficient property of a confounder Often taken as a method for detecting a confounder Methods for Controlling confounding in the Analysis • StratificationPooling (weighted averaging) Standardization • Modeling- Outcome model (most common) - Propensity score Stratification – Pooling (Weighted Averaging )⚫ Divide into strata according to categories of a factor to create groups free of confounding -Possible for categorical confounder -May have residual confounding for continuous confounders Pool information over all strata by calculating (weighted) average of stratum specific measures, using Mantel-Haenszel weights ⚫ Weights assigned to each stratum-specific measure should reflect amount of The Cochran-Mantel-Haenszel MethodMeasure of association which provides a weighted average of the risk ratio or odds ratio across the different strata of the confounding factor C ochran-Mantel-Haenszel Estimate for a Risk Ratio C ochran-Mantel-Haenszel Estimate for an Odds Ratio ConfoundingData Layout for Cochran-Mantel-Haenszel Estimates
Confounded Data smoking and CHDStratified analysis (for age )
RRyoung=(60/400)/(80/800) =.15/0.1=1.5 RRold=(180/600)/(40/200) =.3/.2= 1.5 RRcrude= (240/1000)/(120/1000) = 2.0 ORcrude = (240/760)/(120/880) = 2.32 ConfoundingFrom the stratified data we can compute the Cochran-Mantel-Haenszel estimate for the risk ratio as follows: [60*(80+720)]/1200+ [180(40+160)]/800 - ----------------------------------------------------- =1.49 [80*(60+340)/1200+ [40(180+420)/800] And, using the same data we could also compute the Cochran-Mantel-Haenszel estimate for the odds ratio as follows: [ (60*720)/1200 + (180*160)]/ 800 -------------------------------------------- =1.64 [(80*340)/1200 + (40*420)]/ 800 How to design study to avoid confoundingConfounder Example: MatchingExample: MatchingA matched case-control design was used to estimate the role of demographic, social, and behavioral factors on acquiring TB by comparing index cases with age-matched (10 yr) household and community controls Both household and community control participants had no previous diagnosis of pulmonary TB. Community control participants were randomly selected from households located near the TB index case. Effect modification Модификация меры эффекта (неоднородность эффекта) ⚫ происходит, когда величина эффекта первичного воздействия на результат (т. е. ассоциация) различается в зависимости от уровня третьей переменной (Aschengrau, 2008). ⚫ “Концепция взаимодействия основывается на идее о том, что эффект воздействия, по сравнению с эталонным необлученным состоянием, может зависеть от наличия одного или нескольких других условий.” • Эффект различен для разных уровней третьей переменной • Выявляется путем сравнения оценок меры эффекта по конкретным слоям (анализ подгрупп) • Помогает определить группы высокого риска Биологическое явление modificationНе в причинном пути Модификатор эффекта Как обнаружить? ⚫ Необходимо отличать от других причин различия в оценках по отдельным слоям -предвзятость - смешивание с другими факторами -случайная вариация ⚫ Нужен клинический/биологический аргумент -предварительное обоснование поиска модификации эффекта Обнаружение модификации эффекта ⚫ Тесты на однородность - Тест Бреслоу-Дэя сравнивает оценки отношения шансов для конкретных слоев (показывает, что эффект неоднороден для каждого слоя) ⚫ Условия взаимодействия в регрессионных моделях ⚫ Изучите доверительные интервалы для конкретных слоев Представление результатов модификации эффекта ⚫ Представление конкретных результатов по слоям ⚫Стандартизация ПримерИССЛЕДОВАТЕЛЬСКАЯ СТАТЬЯ Проект «Здоровье Шелкового пути»: как мобильность и миграционный статус влияют на риск заражения ВИЧ среди мужчин-мигрантов в Центральной Азии , Лейла Исмаилова³, Тим Хант, Брук Уэст, Элвин Ву, Крис Бейрер, Школа социальной работы Колумбийского университета, Нью-Йорк, Нью-Йорк, Соединенные Штаты Америки, 2 Глобальный центр центральноазиатских медицинских исследований, Колумбийский университет, Алматы, Казахстан, 3 Школа управления социальным обслуживанием, Чикагский университет, Чикаго, Иллинойс, Соединенные Штаты Америки, 4 Департамент Калифорнийского медицинского университета, Сан-Диего, Сан-Диего, Калифорния, Соединенные Штаты Америки, 5 Университет Джона Хопкинса, Школа общественного здравоохранения Блумберг, эпидемиология, международное здравоохранение, Балтимор, Мэриленд, Соединенные Штаты Америки Пример«В данной статье рассматриваются некоторые из методологические недостатки и исследовательские пробелы в предыдущих исследованиях путем изучения степени, в которой мобильность связана с рисками заражения ВИЧ и ИППП среди большой выборки респондентов (RDS) из трех групп мужчин-рыночников в Казахстане (внешние мигранты, внутренние мигранты, не- мигрантов) после поправки на потенциально искажающие факторы миграционного риска и с учетом взаимодействия между мобильностью и миграционным статусом». Пример«Чтобы определить влияние мобильности на результаты риска для каждой группы мигрантов, мы включили условия взаимодействия мобильности и группы мигрантов в регрессионную модель, а затем объединили основной эффект мобильности и связанные эффекты взаимодействия, чтобы получить оценочное значение. последствия для каждой группы мигрантов». ⚫ Независимые концепции - путаница: проблема, которую необходимо исправить (мы хотим от нее избавиться) -модификация эффекта: правда (хотим найти и показать) ⚫ Оба могут быть обнаружены с помощью стратификации ⚫ Используйте различные сравнения Смешение 1) Сырой анализ RR сырой 2) Стратифицированный анализ RR1 RR2 3) Скорректированный анализ RR скорректированный 4) Чтобы проверить, нет ли искажений, мы сравниваем необработанный и скорректированный RR. Модификация эффекта 1) Сырой анализ RR сырой 2) Стратифицированный анализ RR1 RR2 3) Чтобы проверить модификацию эффекта, мы проверяем коэффициенты риска каждой страты. ⚫ Рассчитайте грубый OR или RR ⚫ Рассчитайте OR и RR для каждого слой ⚫ Проверьте, похожи ли OR или RR для конкретных слоев ⚫ Если нет, укажите стратифицированные RR или OR. ⚫ Если да, рассчитайте скорректированный RR или OR и сравните
жүктеу/скачать 0,78 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
1 2