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臨床預(yù)后研究如何分析?有3種統(tǒng)計(jì)分析范式,您可了解?

 妙趣橫生統(tǒng)計(jì)學(xué) 2022-06-15 發(fā)布于浙江

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很多人一碰到人群的數(shù)據(jù),就是做個(gè)回歸,探討影響因素,把所有變量放到回歸分析,多因素回歸分析,出來(lái)個(gè)結(jié)果就完事了。

這顯然是一種稀里糊涂的考慮。

實(shí)際上,除了隨機(jī)對(duì)照研究之外,臨床預(yù)后研究根據(jù)不同的目的,有3種統(tǒng)計(jì)分析角度,它們?cè)诨貧w分析的策略上有所區(qū)別,今天我來(lái)說(shuō)兩句。

主要是兩點(diǎn)區(qū)別,分別是篩選自變量的區(qū)別、模型評(píng)價(jià)的區(qū)別。

第1種,是近年來(lái)熱門(mén)的臨床預(yù)后預(yù)測(cè)模型。

預(yù)測(cè)模型的研究,目的是預(yù)測(cè)患者預(yù)后疾病發(fā)展,所以是注重于模型整體效果的方法。

它不關(guān)注我們挑選的自變量與預(yù)后結(jié)局指標(biāo)有沒(méi)有因果關(guān)系,往往要從經(jīng)濟(jì)性、可及性、預(yù)測(cè)效果去挑選自變量。評(píng)價(jià)自變量的方法不是每個(gè)自變量是否具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,而是評(píng)價(jià)該指標(biāo)的存在是否能夠提高模型的性能;而模型的性能往往用R平方、-2倍對(duì)數(shù)似然值、AIC、BIC、AUC面積等指標(biāo)來(lái)評(píng)價(jià)。

所以,預(yù)測(cè)模型回歸分析,往往是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的結(jié)果。分析時(shí),往往可以先單后多挑選自變量、lasso法篩選自變量、逐步回歸法篩選自變量。

臨床預(yù)測(cè)模型構(gòu)建策略是用較少的自變量達(dá)到不差的預(yù)測(cè)效果。因此有上述做法,最后留在模型的指標(biāo)都應(yīng)該有它的預(yù)測(cè)價(jià)值。

第2種,是大家熟悉的多影響因素研究。

影響因素研究類文章最多,但是統(tǒng)計(jì)學(xué)方法被廣泛誤用,很多人把它等同于預(yù)測(cè)模型研究,也用R平方、-2倍對(duì)數(shù)似然值、AIC、BIC、AUC面積評(píng)價(jià),用逐步回歸法來(lái)篩選自變量。

其實(shí)不該這樣。影響因素研究,不講究模型建的R平方到底有多大,沒(méi)有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的自變量也照樣可以留在模型中。

所以沒(méi)有必要用逐步回歸法。

但是影響因素研究,需要控制自變量數(shù)量,因?yàn)榛貧w模型不允許自變量太多,否則容易建模失敗,所以可采用先單因素再多因素的回歸建模策略。

自變量篩選上與預(yù)測(cè)模型很大的區(qū)別的是,影響因素分析科學(xué)的做法,不是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型,而是理論驅(qū)動(dòng)型,要主動(dòng)挑選理論上與預(yù)后指標(biāo)有因果關(guān)系的指標(biāo)放入模型。

這樣做兩點(diǎn)好處,第1,自變量不會(huì)太多,第2,沒(méi)有因果關(guān)系的不納入模型,結(jié)果更好解釋。

沒(méi)有認(rèn)真思考,一股腦納入所有自變量進(jìn)行回歸分析,得到是將會(huì)是垃圾結(jié)果。

第3種,聚焦單一變量,混雜因素控制研究

這類研究是臨床真實(shí)世界研究的主要思路,預(yù)后研究不再“雨露均沾”去探討多個(gè)影響因素,而是聚焦于關(guān)鍵1-2個(gè)變量(比如治療措施、關(guān)鍵身體指標(biāo))對(duì)預(yù)后的影響。這類文章容易發(fā)好文章。

這類研究與第2種分析范式類似的地方是,它也不注重模型整體AUC面積是否大,R平方是否大,它也需要控制自變量數(shù)量。

但不同于2種方法,本類研究在建模時(shí)除了納入研究的關(guān)鍵因素之外,其他自變量挑選更加嚴(yán)格,自變量往往是分組不均衡的指標(biāo),自變量的個(gè)數(shù)也更少,往往局限于人口學(xué)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)學(xué)、行為、緩解等因素,特別要求不能納入中介變量進(jìn)入模型,免得會(huì)干擾目標(biāo)研究指標(biāo)的作用。

此外,多因素回歸時(shí),也不用采用逐步回歸法,允許沒(méi)有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的協(xié)變量留在模型;如果自變量較多,可采納“效應(yīng)改變法”策略進(jìn)行自變量的去留考慮。

估計(jì)很多人會(huì)問(wèn),什么是效應(yīng)改變法,下面鏈接可以看看。
控制混雜偏倚的回歸自變量篩選法,推薦Change-in-Estimate法

以下我畫(huà)了一張表,供大家看看。

我舉個(gè)兩個(gè)例子
(1)影響因素研究的案例
高端版的影響因素研究論文是怎樣的?請(qǐng)看Lancet新冠肺炎死亡的影響因素研究

(2)聚焦于1個(gè)變量,控制混雜,拒絕中介。
漂亮!大咖杰作!中國(guó)學(xué)者Lancet文章展示如何利用回歸方法巧妙探討影響因素

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