¿Cómo interpretar una razón de riesgo de una variable continua - unidad de diferencia?


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Estoy leyendo un artículo que muestra las razones de riesgo para variables continuas, pero no estoy seguro de cómo interpretar los valores dados.

Mi comprensión actual de las razones de riesgo es que el número representa la probabilidad relativa de [evento] dada alguna condición. Por ejemplo: si la razón de riesgo de muerte por cáncer de pulmón por fumar (un evento binario) es 2, entonces los fumadores tenían el doble de probabilidades de morir en el período de tiempo monitoreado que los no fumadores.

Mirando en Wikipedia, la interpretación de las variables continuas es que la razón de riesgo se aplica a una unidad de diferencia. Esto tiene sentido para mí para las variables ordinales (por ejemplo, número de cigarrillos fumados al día), pero no sé cómo aplicar este concepto a las variables continuas (por ejemplo, ¿gramos de nicotina fumados al día?)

Respuestas:


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Suponiendo que los riesgos proporcionales (como en un modelo de Cox) y la razón de riesgo para un aumento de 1 mg de nicotina fumada por día es 1.02, esto le indica que las personas que fuman 11 mg tienen 1.02 probabilidades de morir en el período de tiempo monitoreado que las personas que fuman 10 mgs. Lo mismo se aplica a 12 vs 11 mgs, etc. Si las unidades de su covariable continua son demasiado pequeñas para la interpretación, simplemente exponga la razón de riesgo correspondientemente: Personas que fuman 20 mgs donde (1.02) ^ 10 = 1.22 con mayor probabilidad de morir que las personas que fuman 10 mgs, etc. (Esto es causado por la estructura del modelo multiplicativo de la regresión de Cox).


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Si su variable es gramos de nicotina (¿por día?), Entonces la unidad es 1 gramo de nicotina. Si su variable se mide en miligramos, entonces la unidad es 1 miligramo. Esto último me parece una medida más razonable, ya que sospecho que 1 gramo de nicotina es bastante mortal.

Entonces, en este contexto, la unidad no se refiere a cosas discretas (como sigaretes), sino a la unidad en la que se mide la variable (número de sigaretes, gramos o miligramos de nicotina, litros o pintas de cerveza, ...)


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Las funciones y rmsel paquete R calculan, por defecto, la razón de riesgo entre los cuartiles. Esto maneja las no linealidades (pero no la no monotonicidad) y las interacciones con bastante facilidad, colocando casi todas las variables en una base igual.cphsummary


¿Podría hablar un poco sobre los comentarios sobre la no linealidad y la interacción?
ocram

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