Modelos de probabilidades proporcionales para escalas de resultados ordinales largas y compuestas repetidas

by | 7 de Dic, 2022 | 0 comments

Resumen

En muchos estudios médicos, los investigadores utilizan ampliamente puntajes ordinales largos o compuestos, es decir, puntajes que tienen una gran cantidad de categorías y un orden natural que a menudo resulta de la suma de varios puntajes ordinales cortos, para evaluar la función o la calidad de vida. Por lo general, los analizamos utilizando supuestos injustificados de normalidad para la medida de resultado, que es poco probable que sean siquiera aproximadamente ciertos. Las puntuaciones de este tipo se analizan mejor utilizando métodos reservados para puntuaciones ordinales (cortas) más convencionales, como el modelo de probabilidades proporcionales. Podemos evitar la necesidad de una gran cantidad de parámetros de punto de corte que definen las divisiones entre las categorías de puntuación para puntuaciones ordinales largas en el modelo de probabilidades proporcionales mediante la inclusión de contrastes de polinomios ortogonales. Presentamos el modelo de regresión logística de probabilidades proporcionales de medidas repetidas y describimos para resultados ordinales largos modificaciones a la metodología de ecuación de estimación generalizada utilizada para la estimación de parámetros. Presentamos datos de un ensayo que evaluó dos intervenciones quirúrgicas, las describimos brevemente y las volvemos a analizar con el nuevo modelo y comparamos las inferencias del nuevo análisis con los resultados publicados anteriormente para la medida de resultado primaria (función de la cadera a los 12 meses después de la operación). Usamos un estudio de simulación para ilustrar cómo este modelo también tiene una aplicación más general para puntajes ordinales cortos convencionales, para seleccionar entre modelos competitivos de complejidad variable para los parámetros de punto de corte.

Palabras clave: puntuaciones ordinales compuestas; ecuaciones de estimación generalizadas; partituras ordinales largas; polinomios ortogonales.

Stat Med 2013 15 de agosto; 32 (18): 3181-91. 10.1002/sim.5756

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Publicación en PubMed

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