Interpretación de las tasas de incidencia

Entonces, quiero ajustar un modelo binomial negativo de efectos aleatorios. Para tal modelo, STATA puede producir coeficientes exponenciados. Según el archivo de ayuda, dichos coeficientes se pueden interpretar como relaciones de tasa de incidencia. Desafortunadamente, no soy un hablante nativo de inglés y realmente no entiendo qué son las relaciones de tasa de incidencia o cómo podría traducirlas.

Entonces mi pregunta es, ¿cómo puedo interpretar las relaciones de tasa de incidencia. P.ej:

Si el modelo me da una razón de tasa de incidencia de .7 para una var. eso significaría que el número de observaciones esperadas (recuentos) en la var. dependiente cambia en .7 si la var independiente cambia en una unidad?

¿Alguien puede ayudar?

Ah, la tasa de incidencia, mi viejo amigo.

Estás en lo correcto. Si tenemos una variable 0/1, una TIR de 0.7 significa que aquellos con X = 1 tendrán 0.7 veces los eventos incidentes que aquellos con X = 0. Si desea el número real de conteos pronosticados, tendrá que retroceder -seguir a los coeficientes del modelo no exponente Entonces sus casos esperados serían:

counts = exp(B0 + B1*X), donde B0 es el término de intercepción, B1 es el coeficiente de su variable (igual en este ejemplo a ~ -0.3365) y X es el valor de X para cualquier grupo para el que esté tratando de calcular esto. Encuentro que ocasionalmente es un control de cordura útil para asegurarme de que no he hecho algo horriblemente mal en el modelo en sí.

Si está más familiarizado con las razones de riesgo de otras áreas de análisis de supervivencia, tenga en cuenta que una razón de tasa de incidencia es una razón de riesgo, solo con un conjunto muy particular de supuestos: que el peligro es tanto proporcional como constante. Se puede interpretar de la misma manera.

Sí, eso parece correcto: para ser precisos, la cuenta esperada se multiplica por un factor de .7 cuando la variable independiente aumenta en una unidad.

El término "índice de tasa de incidencia" asume que también está ajustando un modelo con un exposure()término (desplazamiento), por lo general especificando el tiempo durante el cual se observó cada unidad, en cuyo caso, en lugar de los recuentos esperados, tiene recuentos esperados por unidad de tiempo, es decir Las tasas de incidencia son terminología de epidemiología.