Resumen breve
¿Por qué es más común que la regresión logística (con odds ratios) se use en estudios de cohortes con resultados binarios, en comparación con la regresión de Poisson (con riesgos relativos)?
Fondo
Los cursos de estadística y epidemiología de pregrado y posgrado, en mi experiencia, generalmente enseñan que la regresión logística debe usarse para modelar datos con resultados binarios, con estimaciones de riesgo informadas como odds ratios.
Sin embargo, la regresión de Poisson (y relacionada: cuasi-Poisson, binomio negativo, etc.) también se puede usar para modelar datos con resultados binarios y, con métodos apropiados (por ejemplo, estimador robusto de varianza tipo sándwich), proporciona estimaciones de riesgo válidas y niveles de confianza. P.ej,
- Groenlandia S., Estimación basada en modelos de riesgos relativos y otras medidas epidemiológicas en estudios de resultados comunes y en estudios de casos y controles , Am J Epidemiol. 15 de agosto de 2004; 160 (4): 301-5.
- Zou G., Un enfoque de regresión de Poisson modificado para estudios prospectivos con datos binarios , Am J Epidemiol. 1 de abril de 2004; 159 (7): 702-6.
- Zou GY y Donner A., Extensión del modelo de regresión de Poisson modificado a estudios prospectivos con datos binarios correlacionados , Stat Methods Med Res. 8 de noviembre de 2011.
A partir de la regresión de Poisson, se pueden informar los riesgos relativos, que algunos han argumentado que son más fáciles de interpretar en comparación con los odds ratios, especialmente para los resultados frecuentes, y especialmente para individuos sin una sólida formación en estadísticas. Ver Zhang J. y Yu KF, ¿Cuál es el riesgo relativo? Un método para corregir la odds ratio en estudios de cohortes de resultados comunes , JAMA. 18 de noviembre de 1998; 280 (19): 1690-1.
Al leer la literatura médica, entre los estudios de cohortes con resultados binarios, parece que todavía es mucho más común informar los odds ratios de las regresiones logísticas en lugar de los riesgos relativos de las regresiones de Poisson.
Preguntas
Para estudios de cohortes con resultados binarios:
- ¿Existe una buena razón para informar los odds ratios de las regresiones logísticas en lugar de los riesgos relativos de las regresiones de Poisson?
- Si no es así, ¿puede atribuirse la poca frecuencia de las regresiones de Poisson con riesgos relativos en la literatura médica principalmente a un desfase entre la teoría y la práctica metodológica entre científicos, clínicos, estadísticos y epidemiólogos?
- ¿Deberían los cursos intermedios de estadística y epidemiología incluir más discusión sobre la regresión de Poisson para resultados binarios?
- ¿Debería alentar a los estudiantes y colegas a considerar la regresión de Poisson sobre la regresión logística cuando sea apropiado?
exp(beta_M1) =/= 1/exp(beta_M2)
). Eso me molesta bastante.