Cómo comparar estadísticamente dos ratios de incidencia: la prueba del parámetro de la tasa

Question

Quiero comparar dos ratios de incidencia estandarizados (SIR) obtenidos en análisis estratificados. Leí en Mocci et al (2013) que utilizaron la prueba de parámetros de tasa y cité el libro Statistical models in epidemiology de Clayton y Hills.

No encuentro nada más en internet y no quiero pagar para comprar el libro. ¿Alguien sabe y puede dar más detalles sobre esto?

Answer 1

Puede utilizar un paquete de R llamado popEpi (disponible en CRAN) para calcular los intervalos de confianza para la relación de dos SIR. He aquí un ejemplo en el que asumo que los casos observados (o1 y o2) y esperados (e1 y e2) son conocidos:

library(popEpi)
# observed and expected cases of the First SIR
o1 <- 12
e1 <- 10

# observed and expected cases of the Second SIR
o2 <- 14
e2 <- 10

sir_ratio(x = c(o1, e1), y = c(o2, e2))

> sir_ratio     lower     upper 
>     0.857     0.362     1.997 

sir_ratio se refiere al libro Estadísticas con confianza: Intervalos de confianza y directrices estadísticas, Douglas Altman . El método también se explica en la página de ayuda del sir_ratio . Tenga en cuenta que la relación de dos SIR puede dar resultados sesgados si, por ejemplo, las estructuras de edad de ambos SIR son muy diferentes (para más información, véase Breslow y Day, 1987 ).

También puede comprobar si los dos SIR son iguales utilizando una prueba de razón de verosimilitud de dos modelos de regresión de Poisson anidados. Sin embargo, esto sólo le dará un valor p. Puede comprobar las funciones sir y sir_exp de popEpi para el LRT.