混合モデルの結果で混乱している

Question

私は、患者が1〜5個の動脈瘤を（同時に）持つ可能性があり、それぞれが異なる方法で治療される可能性がある（各動脈瘤）という研究を持っています。ある治療法が他の治療法と異なるかどうか、そしてどのような危険因子が副作用に寄与する可能性があるかを確認することに関心があります。

患者ごとではなく、動脈瘤ごとに1つの観測値が得られるようにデータを設定しました。これは、1人の患者が5回までの観察を記録し、aneurysm_idその観察がどの動脈瘤を参照しているかを示す変数を使用できることを意味します。

これは次のようになります。

Patient1 --- Aneurysm_id ---副作用？---治療

--------------- 1 --------------- no ---------------- 1

患者1

--------------- 2 ---------------いいえ------------------ 2

患者1

--------------- 3 ---------------いいえ------------------ 2

この患者は3つの動脈瘤を持っているため、3つの観察結果を構成します。患者はどの動脈瘤にも悪影響を及ぼさず、そのうちの2つは治療2で治療され、1つは治療1で治療されました。

によってグループ化された混合モデルを実行していaneurysm_idます。

モデルでは、1つの変数としてアルコール消費量がありますが、これはアルコール消費量と悪影響の表であるため、アルコール消費量= 3の結果がどのように重要になるかについて混乱しています。アルコール消費量= 3は他と何ら変わらないようで、すべてのグループに悪影響を与えることなく約94％を構成していますか？しかし、モデルでは、係数が1.06（混合ロジット）でap値が0.015のリスクの増加を示しています。

テーブル（画像にフォーマットしようとしましたが、機能しませんでした）。

なぜこれなのか誰か知っていますか？

Answer 1

正しいグループ化変数を使用していないようです。観察は動脈瘤ではなく患者内でクラスター化されるため、患者IDをグループ化変数にする必要があります。

結果については、おそらくモデルに他の変数が含まれているため、生のリスク比だけを見ることができません。また、1.06はオッズ比のようであり、これは1に近い（つまり効果がない）。サンプルサイズが大きいように見えるため、小さな影響でも統計的に有意になる可能性があります。ここでは、臨床的意義がより重要です。