Tengo una cohorte de pacientes con diferente duración de seguimiento. Hasta ahora no he tenido en cuenta el aspecto temporal y sólo necesito modelar un resultado binario: enfermedad/no enfermedad. Normalmente utilizo la regresión logística en estos estudios, pero otro colega me preguntó si la regresión de Poisson sería igual de apropiada. No estoy muy familiarizado con Poisson y no estaba seguro de cuáles serían las ventajas y desventajas de utilizar Poisson en este caso en comparación con la regresión logística. He leído Regresión de Poisson para estimar el riesgo relativo de los resultados binarios y sigo sin estar seguro de las ventajas de la regresión de Poisson en esta situación.
Respuestas
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Una solución a este problema es suponer que el número de eventos (como los brotes) es proporcional al tiempo. Si se denota el nivel individual de exposición (duración del seguimiento en su caso) por $t$ entonces $\frac{E[y \vert x]}{t}=\exp\{x'\beta\}.$ En este caso, un seguimiento el doble de largo duplicaría el recuento esperado, en igualdad de condiciones. Esto puede equivaler algebraicamente a un modelo en el que $E[y \vert x]=\exp\{x'\beta+\log{t}\},$ que no es más que el modelo de Poisson con el coeficiente en $\log t$ limitado a $1$ . También puede probar la hipótesis de proporcionalidad relajando la restricción y probando la hipótesis de que $\beta_{log(t)}=1$ .
Sin embargo, no parece que observe el número de eventos, ya que su resultado es binario (o tal vez no sea significativo dada su enfermedad). Esto me lleva a creer que un modelo logístico con un desplazamiento logarítmico sería más apropiado en este caso.
Kirsty
Puntos
6
Este conjunto de datos parece un conjunto de datos persona-año, cuyo resultado es un acontecimiento (¿es correcto?) y un seguimiento desigual hasta el acontecimiento. En ese caso, parece un estudio de cohortes de algún tipo (suponiendo que he entendido lo que se está investigando) y, por tanto, puede estar justificada una regresión de Poisson O un análisis de supervivencia (regresión de riesgos proporcionales de Kaplan-Meier y Cox).
