Quiero comparar las tasas de incidencia entre dos grupos (uno sin enfermedad y otro con).
Estaba planeando calcular la tasa de incidencia (TIR), es decir, la tasa de incidencia del grupo B / tasa de incidencia del grupo A, y luego probar si esta tasa es igual a 1, y finalmente calcular los intervalos de IC del 95% para la TIR.
Encontré un método para calcular el IC del 95% en un libro ( Fundamentos de bioestadística de Rosner ):
donde y un 2 son el número de eventos. Pero esta aproximación solo es válida para tamaños de muestra lo suficientemente grandes y creo que el número de eventos que tengo es demasiado pequeño (tal vez para la comparación total está bien).
Así que creo que debería usar otro método.
Estoy usando R y el paquete exacto y descubrí que tal vez podría usar poisson.test()
. Pero esta función tiene 3 métodos para definir los valores p de dos lados: central, minlike y blaker.
Entonces mis preguntas son:
¿Es correcto comparar dos tasas de incidencia utilizando una prueba para comparar las tasas de Poisson?
Cuando se usa la función poisson.test en R desde el paquete exacto, ¿qué método es el mejor?
central: es 2 veces el mínimo de los valores p unilaterales limitados anteriormente por 1. El nombre 'central' está motivado por los intervalos de confianza de inversión asociados que son intervalos centrales, es decir, garantizan que el parámetro verdadero tiene menos de Probabilidad de ser menor (más) que la cola inferior (superior) del intervalo de confianza de 100 (1- α )%. Hirji (2006) llama a esto TST (el doble del método de la cola más pequeña).
minlike: es la suma de las probabilidades de resultados con probabilidades menores o iguales a la probabilidad observada. Hirji (2006) llama al método PB (basado en la probabilidad).
blaker: combina la probabilidad de la cola más pequeña observada con la probabilidad más pequeña de la cola opuesta que no exceda esa probabilidad de cola observada. El nombre 'blaker' está motivado por Blaker (2000) que estudia exhaustivamente el método asociado para intervalos de confianza. Hirji (2006) llama el método CT (cola combinada).
Mis datos son:
Group A:
Age group 1: 3 cases in 10459 person yrs. Incidence rate: 0.29
Age group 2: 7 cases in 2279 person yrs. Incidence rate: 3.07
Age group 3: 4 cases in 1990 person yrs. Incidence rate: 2.01
Age group 4: 9 cases in 1618 person yrs. Incidence rate: 5.56
Age group 5: 11 cases in 1357 person yrs. Incidence rate: 8.11
Age group 6: 11 cases in 1090 person yrs. Incidence rate: 10.09
Age group 7: 9 cases in 819 person yrs. Incidence rate: 10.99
Total: 54 cases in 19612 person yrs. Incidence rate: 2.75
Group B:
Age group 1: 3 cases in 3088 person yrs. Incidence rate: 0.97
Age group 2: 1 cases in 707 person yrs. Incidence rate: 1.41
Age group 3: 2 cases in 630 person yrs. Incidence rate: 3.17
Age group 4: 6 cases in 441 person yrs. Incidence rate: 13.59
Age group 5: 10 cases in 365 person yrs. Incidence rate: 27.4
Age group 6: 6 cases in 249 person yrs. Incidence rate: 24.06
Age group 7: 0 cases in 116 person yrs. Incidence rate: 0
Total: 28 cases in 5597 person yrs. Incidence rate: 5.0