Interprétation des ratios de taux d'incidence


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Donc, je veux adapter un modèle binomial à effets aléatoires négatifs. Pour un tel modèle, STATA peut produire des coefficients exponentiels. Selon le fichier d'aide, ces coefficients peuvent être interprétés comme des rapports de taux d'incidence. Malheureusement, je ne suis pas un anglophone natif et je ne comprends pas vraiment ce que sont les taux d'incidence ni comment je pourrais les traduire.

Ma question est donc de savoir comment interpréter les ratios de taux d'incidence. Par exemple:

Si le modèle me donne un rapport de taux d'incidence de 0,7 pour une var. cela signifierait-il que le nombre d'observations attendues (comptes) sur la var dépendante. change de 0,7 si le var indépendant change d'une unité?

Quelqu'un peut-il aider?

Réponses:


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Ah, le taux d'incidents, mon vieil ami.

Vous avez raison. Si nous avons une variable 0/1, un TRI de 0,7 signifie que ceux avec X = 1 auront 0,7 fois les événements incidents comme ceux avec X = 0. Si vous voulez le nombre réel de comptes prévus, vous devrez sauvegarder -trace aux coefficients du modèle non exponentiels. Alors vos cas attendus seraient:

counts = exp(B0 + B1*X), où B0 est le terme d'interception, B1 est le coefficient de votre variable (égal dans cet exemple à ~ -0,3365) et X est la valeur de X pour le groupe pour lequel vous essayez de le calculer. Je trouve que c'est parfois une vérification d'esprit utile pour m'assurer que je n'ai pas fait quelque chose d'horriblement mal dans le modèle lui-même.

Si vous connaissez mieux les ratios de risque d'autres domaines de l'analyse de survie, notez qu'un taux d'incidence est un ratio de risque, juste avec un ensemble très particulier d'hypothèses - que le danger est à la fois proportionnel et constant. Il peut être interprété de la même manière.


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Merci pour votre réponse rapide. Le coefficient d'origine est de -,3365, mais je pense que c'est correct car exp (-. 3365) est à peu près 0,7, non?!
Adrian

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Heh - bon travail pour attraper une de mes erreurs. Protip: ln (7) = / = ln (0.7)
Fomite

La proportionnalité du rapport de risque ne s'applique qu'aux modèles de risques proportionnels. Tous les modèles d'historique d'événements ne font pas l'hypothèse (souvent irréaliste) de risques proportionnels.
Alexis

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Oui, cela sonne juste: pour être précis, le nombre attendu est multiplié par un facteur de 0,7 lorsque la variable indépendante augmente d'une unité.

Le terme "taux d'incidence" suppose que vous ajustez également un modèle avec un exposure()terme (décalé), en spécifiant généralement la durée pendant laquelle chaque unité a été observée, auquel cas au lieu des dénombrements attendus, vous avez prévu des dénombrements par unité de temps, c'est-à-dire Les appeler taux d’ incidence est une terminologie tirée de l’épidémiologie.


Super merci! Mais votre réponse m'amène à une deuxième question. Je monte un modèle dans lequel chaque unité est un certain nombre d'événements par mois. L'exposition est donc la même pour toutes les unités. Jusqu'à présent, j'ai supposé que je n'ai pas à définir l'option d'exposition dans STATA si l'exposition est la même pour toutes les unités. Est-ce vrai ou est-ce que je fais une erreur ici?
Adrian

Oui c'est vrai.
2011
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