【摘 要】
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目的:探讨二分暴露变量错分对暴露与疾病结局变量联系效应的影响.方法:利用错分概率指标、联系效应以及暴露比例之间函数,采用R2.0.1软件作图来讨论分析错分对研究真实性的影响.结果:在对普通线性模型系数估计的影响中,无差异性暴露错分使系数的估计值偏低,并随着的错分概率的增加,偏倚的程度也增加.当r为0.5时,灵敏度和特异度对错分偏倚产生的影响是相同的,但当r少于0.5时,特异度的降低比灵敏度的降低更
【机 构】
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复旦大学公共卫生学院流行病学教研室 上海市徐汇区疾病预防控制中心
【出 处】
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第三届全国中青年流行病学工作者学术会议
论文部分内容阅读
目的:探讨二分暴露变量错分对暴露与疾病结局变量联系效应的影响.
方法:利用错分概率指标、联系效应以及暴露比例之间函数,采用R2.0.1软件作图来讨论分析错分对研究真实性的影响.
结果:在对普通线性模型系数估计的影响中,无差异性暴露错分使系数的估计值偏低,并随着的错分概率的增加,偏倚的程度也增加.当r为0.5时,灵敏度和特异度对错分偏倚产生的影响是相同的,但当r少于0.5时,特异度的降低比灵敏度的降低更容易产生较大的偏倚,当r大于0.5时,则相反.当元差异性错分时,对照组人群的暴露比例r0趋于0或1,无论OR是多少和错分概率有多大,估计的OR值都趋近于1.差异性错分所致的偏倚远比无差异性错分所致的偏倚来得复杂得多,既可以使OR趋于无效值,也可以使OR远离无效值.
结论:暴露测量错分对暴露与疾病结局变量之间联系效应的影响是相当复杂的,在分析研究中对错分偏倚的识别、控制、评估以及正确地对结果进行解释都是十分必要的.
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