应用logistic回归模型间接估计RR/PR的方法探讨

发布时间：2021-10-31 15:20

　　目的探讨暴露与非稀有结局的关联研究中,应用logistic回归模型间接估计患病率比和相对危险度的三种方法。方法利用logistic回归模型中预测概率的比值可估计RR/PR,根据协变量的不同取值,可采用条件法、边际法和分层法,RR/PR的置信区间用Bootstrap方法估计。将三种方法用于广州市男性人群吸烟与禁烟立法态度关联的实例,以说明方法的实际应用。结果实例中人群对禁烟立法的不赞成率较高（17.72%）,应用logistic回归模型间接估计的PR均小于OR值,三种方法结果较一致。结论研究暴露与高发生率结局的关联时,可采用logistic回归模型间接估计RR/PR。实际应用中,可根据研究目的和资料类型具体选择条件法、边际法或分层法。 

【文章来源】：中国卫生统计. 2014,31(06)北大核心CSCD

【文章页数】：3 页

【文章目录】：
原理和方法
    1.条件(conditional)法
    2.边际(marginal)法
    3.分层(stratified)法
实例分析
讨论


【参考文献】：
期刊论文
[1]log-binomial模型估计的患病比及其应用[J]. 叶荣,郜艳晖,杨翌,陈跃.  中华流行病学杂志. 2010 (05)
[2]常见结局事件的前瞻性研究中修正Poisson回归模型的应用[J]. 童峰,陈坤.  中国卫生统计. 2006(05)
[3]聚类在流行病学分层分析中的应用[J]. 张吉凯,胡毅玲,胡巢凤,罗耀星,林伟生,吴赤蓬.  中华流行病学杂志. 2003(07)



本文编号：3468377