Лекция 10 Смешение и модификация эффекта
жүктеу/скачать 0,87 Mb.
|
Смешение и модификация
- Бұл бет үшін навигация:
- Методы борьбы с путаницей при анализе
- Метод Кокрана – Мантеля – Хензеля
- 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) Не на причинно-следственном пути Возраст Стратифицированный (по возрасту)
Р(молодой|Е+) = 600/1000 = 0.6 Р(старый|E-) 200/1000 =0.2 Первый критерий: распределение Облученное население старше: 60% облученного населения относится к группе «старых» Стратифицировано (по возрасту)
P(D+|молодой E-) = 80/800 = 0.1 P(D+|старыйE-) = 40/200 =0.2 Второй критерий: независимая связь с результатом Заболевшее не подвергавшееся облучению население старше: 20% не подвергавшегося облучению населения относится к «старой» группе по сравнению с 10 % не подвергавшегося облучению молодого населения. ЗаключениеВозраст это не помеха, потому что: 1) Возраст по-разному распределяется среди экспонированных и неэкспонированных 2) Возраст независимо связан с риском заболевания 3) Мы знаем, что возраст не является причиной воздействия (курения) на болезнь (ИБС). Последствия Приблизительный показатель ассоциации – отражает эффекты обоих путей (воздействие и смешение) Управление помехой блокирует эффект помехи Скорректированный показатель ассоциации отражает только прямой эффект нашего воздействия Контроль за смешивающим фактором должен показывать разные значения для грубых и скорректированных показателей ассоциации (10%) ✔ Необходимое, но не достаточное свойство путаницы ✔ Часто используется в качестве метода обнаружения помехи Методы борьбы с путаницей при анализе• Стратификация - Объединение (взвешенное усреднение)- Стандартизация• Моделирование- Модель результата (наиболее распространенная) - Оценка склонности Стратификация – Объединение (взвешенное усреднение ) ⚫ Разделите на слои в соответствии с категориями фактора , чтобы создать группы , не смешивающие друг друга . -Возможно для категорического путаница - Может иметь остаточные помехи для непрерывных помехоподавителей Объедините информацию по всем стратам путем вычисления (взвешенного) среднего значения показателей, характерных для конкретной страты, с использованием весов Мантеля-Хензеля ⚫ Веса, присвоенные каждому показателю, относящемуся к конкретному слою, должны отражать количество Метод Кокрана – Мантеля – ХензеляМера ассоциации которая обеспечивает средневзвешанное значение отношения риска или отношения шансов по различным слоям вмешивающегося фактора. О ценка риска Кокрана-Мантеля-Хензеля О ценка отношения шансов Кокрана-Мантеля –Хензеля ConfoundingСтруктура данных для Кокрона-Мантеля-Хензеля Оценки
Confounded Data smoking and CHDСтратифицированный анализ (по возрасту )
RRмолодой=(60/400)/(80/800) =.15/0.1=1.5 RRстарый=(180/600)/(40/200) =.3/.2= 1.5 RRcrude= (240/1000)/(120/1000) = 2.0 ORгрубая = (240/760)/(120/880) = 2.32 ConfoundingИз стратифицированных данных мы можем вычислить оценку Кокрана-Мантеля-Хензеля для отношения рисков следующим образом: [60*(80+720)]/1200+ [180(40+160)]/800 - ----------------------------------------------------- =1.49 [80*(60+340)/1200+ [40(180+420)/800] И используя те же данные мы могли бы также вычислить оценку Кокрана-Мантеля-Хензеля для отношения шансов следующим образом: [ (60*720)/1200 + (180*160)]/ 800 -------------------------------------------- =1.64 [(80*340)/1200 + (40*420)]/ 800 How to design study to avoid confoundingПутающий Example: MatchingExample: MatchingДля оценки роли демографических, социальных и поведенческих факторов в заражении туберкулезом использовалась схема «случай-контроль» путем сравнения индексных случаев с соответствующими по возрасту (10 лет) контрольными случаями в домашних хозяйствах и сообществах. У участников как домашнего, так и общинного контроля ранее не было диагноза туберкулеза легких. Участники общественного контроля были случайным образом отобраны из домохозяйств, расположенных вблизи случая с индексом туберкулеза. 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 жүктеу/скачать 0,87 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||