作者marki (marki)
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标题Re: [问题] 有关GEE结果的判读
时间Sat Sep 7 22:26:02 2013
※ 引述《ching0629 (Syameroke)》之铭言：
: ※ 引述《marki (marki)》之铭言：
: : 各位大大好
: : 小弟有一个关於GEE的问题想请教各位大大
: : 我有一个data base 是一群慢性肾疾病病人追踪16年的数据
: : 每个病人都是一年追踪一次
: : 记录的数据是每一年每个病人的年纪、收缩压、舒张压、血色素、尿酸、慢性肾疾病分期
: : 等等的实验数据
: : 所以算是重复测量
: : 小弟想要探讨的问题是
: : 不同的并发症(例如贫血)在不同的慢性肾疾病分期 (CKD stage)比例是否有不同
: : ps. 所以有没有贫血 应该是类别变项
: : 跑出来的结果是
: : 变项 B SE p OR OR 95%CI
: : Lower Upper
: : Year -0.146 0.038 0.000 0.864 0.802 0.931
: : CKDstage 5 2.186 0.646 0.001 8.900 2.507 31.598
: : CKDstage 4 2.592 0.624 0.000 13.363 3.930 45.435
: : CKDstage 3 0.527 0.299 0.078 1.694 0.942 3.046
: : CKDstage 2 -0.248 0.236 0.293 0.781 0.492 1.239
: : CKDstage 1 ─ ─ ─ ─ ─ ─
: : Year*CKDstage 5 0.119 0.091 0.194 1.126 0.941 1.347
: : Year*CKDstage 4 0.009 0.089 0.920 1.009 0.848 1.201
: : Year*CKDstage 3 0.163 0.058 0.005 1.177 1.051 1.319
: : Year*CKDstage 2 0.111 0.048 0.021 1.118 1.017 1.229
: : Year*CKDstage 1 ─ ─ ─ ─ ─ ─
: : 我想问的事情是
: : 1. 所以根据这样的分析，我得到的结论是
: : 「贫血在CKD stage stage4比CKD stage1容易发生」吗？
: : 2. 如果上面的答案是肯定的话，那请问用GEE跑出来的结果和我用每个病人第一次的
: : CKD stage与「有/无贫血」跑qui-square跑出来意义有什麽不一样？
: 就回答这两个问题:
: 1. 不算对也不完全错,因为我猜你只有看下列这列:
: CKDstage 4 2.592 0.624 0.000 13.363 3.930 45.435
: 他告诉你的意思是,当year=0时(也就是baseline),第4期的比第1期的贫血比率高
: 而随着时间推移,这个OR值将会越来越小,因为0.009+(-0.146)<0
: Year -0.146 0.038 0.000 0.864 0.802 0.931
: Year*CKDstage 4 0.009 0.089 0.920 1.009 0.848 1.201
: 按照这个模型,只要追踪时间达到19年,那第一期的贫血比率就会高於第四期,不过你的推论
: 范围可能只有到16年,所以应该还好,但最後几年检定绝对是不会显着的
: 2. 这个答案要看你的资料来决定如何回答
: 我先假设你在model中用的CKD Stage是指"baseline"的Stage,那这样的话最有可能是你的
: "chi-square"检定整体而言无差异,但其实内部有几格是有差异的
: 如果你的model中使用的CKD Stage会随着时间变换,那就有点麻烦了,因为这个model也许做
: 了许多过多不太合理的假设(就我所知CKD患者会不可逆的往ESRD走,若贫血也是不可回覆的
: ,那这个model提供的数字其实合理性不够),这可能要拿到原始资料才能回答你
谢谢大大们的回覆
我先回答一些问题
从文献来看CKD应该在stage 3之前都还是有机会是可逆的
从raw data来看，我们的data在stage 4都还有机会回来
贫血也是可逆的(因为之後还会有很多药物的介入)
所以这个模型好像合理
大大提到的EPO介入的时间点当然也是有可能的解释
另外，我想再请教一些问题
1. 所以，这里的CKD stage是第一年的状况吗。意思是说这个结果应该会跟第一年的
资料中各个 CKD stage 和 CKD stage1 两两跑检定结果应该会类似吗?
还是他代表的是16年来的所有data的结果。所以有可能跑出
「CKD stage2反而较CKD stage1有比较少complication的结果」呢
（我的意思是有可能因为有治疗的介入，所以CKD stage後期的反而会比CKD stage1
的好）
是哪一个呢？
2. 关於CKD stage* year想请各位大大在看一下另一个表格
Hb
变项 B SE 95%CI p
Lower Upper
Year 0.115 0.026 0.064 0.165 0.000
CKDstage CKDstage 5 -4.052 0.481 -4.995 -3.110 0.000
CKDstage 4 -1.976 0.438 -2.833 -1.118 0.000
CKDstage 3 -0.742 0.260 -1.252 -0.232 0.004
CKDstage 2 0.114 0.180 -0.239 0.467 0.527
CKDstage 1 ─ ─ ─ ─ ─
Year*CKDstage 5 0.037 0.069 -0.099 0.173 0.596
Year*CKDstage 4 -0.036 0.068 -0.170 0.098 0.600
Year*CKDstage 3 -0.055 0.048 -0.149 0.038 0.007
Year*CKDstage 2 -0.044 0.033 -0.109 0.021 0.184
Year*CKDstage 1 ─ ─ ─ ─ ─
统计公司当时为我们解释为
「CKD stage3的族群中每追踪一年，Hb会减少0.055」
(Year*CKDstage 3 -0.055 0.048 -0.149 0.038 0.007)
所以我一直以为这个表格中的
Year 0.115 0.026 0.064 0.165 0.000
这一行，意思是「对所有族群而言，每过一年，血色素会增加0.115」
所以从来没想过可以把这两个数据加起来
所以想问的是 是要把B值加起来看吗？为什麽呢？
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※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc)
◆ From: 1.175.112.218
1F：→ ching0629:很想嘘统计公司...他的解释是错误的 09/08 00:13
2F：→ ching0629:那一行正确的解释是"相较於CKDstage1而言,CKDstage3每年 09/08 00:13
3F：→ ching0629:多下降0.055,而Stage1每隔一年Hb会上升0.115,所以Stage3 09/08 00:14
4F：→ ching0629:每年还是上升的 09/08 00:15
5F：推 ching0629:另外关於第一个问题,是"第0年",我不清楚你的资料如何编 09/08 00:18
6F：→ ching0629:排Year这个变项,也许你的资料里是从1开始,但MODEL中的意 09/08 00:19
7F：→ ching0629:思是他再预测第0年时的状况 09/08 00:19
8F：推 ching0629:对了,我问想你!你分析的资料中用的CKDstage是不是会随 09/08 00:33
9F：→ ching0629:时间而改变,而不是用baseline的CKDstage 09/08 00:33
10F：→ ching0629:其实我认为医学领域的依变项有很长的延迟效应,完全不处 09/08 00:38
11F：→ ching0629:理就直接放入model可能要做出非常不合理的假设 09/08 00:38
12F：→ marki:我的资料CKD stage每年都会不同 09/08 04:10
13F：→ marki:那这样的话第一个问题还是Year 0 的data吗 09/08 05:53
14F：推 ching0629:当然还是一样 09/08 16:18
15F：推 goshfju:这是什麽奇怪的统计公司.. 09/08 17:22