안녕하세요 교수님? 성모병원 소속 임상강사입니다.
교수님께서 집필하신 서적과, 홈페이지 정회원 활용을 통해 연구 진행중입니다.
너무 큰 도움을 받고 있으며 의료계 발전에 이바지하심에 항상 감사드리고 존경하는 마음입니다.
지금 진행하고 있는 연구는 NICU에서 postnatal growth failure에 관한 내용인데,
Extrauterine growth failure 를 정의할 때 쓰는 성장곡선이 Fenton growth chart, Intergrowth chart 두가지가 있습니다.
각각 두가지로 정의한 EUGR이 neurodevelopmental outcome을 얼마나 잘 prediction하느냐 에 대한 내용인데
가설로는, 분석에서 Ingtergrowth chart로 정의된 EUGR이 더 예후가 안좋게 나타날 것이고, 따라서 outcome을 더 정교하게 반영할것이라는 내용입니다.
가장 중요한 multiple logistic regression 표에서 혼동을 겪고있는데,
첨부드린 Table 5-1에서 다중공선성에 문제가 없기때문에
Table 5-2 model1 에서 각각의 차트로 분류된 EUGR fenton/ EUGR Inter가 동시에 multiple logistic regression의 설명변수로 들어가도 무방한지요?
이 두 그룹은 동시에 존재할 수가 없는것인데, 이런경우 통계학적으로 오류가 생기지는 않는지요?
제 짧은 지견으로는 model 1 에서는 두 그룹의 AUROC를 비교할수도 없고, (원래 의도한것이 각각의 두 차트로 정의된 EUGR의 AUROC를 비교하는 것입니다.)
만약 두 그룹간 상호작용이 정말 없다면, model 2,3과 p값 등의 결과가 같아야 할것같은데 꽤 차이가 있어 의문이 듭니다.
또 추가적인 질문으로는, 이런 연구의 경우 임상적으로 의미있는 변수가 아니라 stepwise selection등의 방법으로 설명변수를 구하는것이 더 좋은 연구가 될지요?
Table과 data CVR 함께 첨부 드립니다.
긴 글 읽어주셔서 감사합니다. 노고에 감사드립니다 교수님
Comment 2
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cardiomoon
2022.04.17 20:47
Recommend:1 Comment
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kms9057
2022.04.19 16:25
큰 도움 되었습니다 교수님. 정말 감사합니다 ~!
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1. EUGR fenton/ EUGR Inter가 동시에 존재할 수 없는 건가요? 잘 몰라서요.
2. 설명변수 여러 개 중 하나가 달라지면 다른 설명변수들의 p 값도 모두 달라집니다. 그 이유는 다중회귀분석의 회귀계수는 다른 설명변수가 모두 일정하다고 가정할 때 하나의 설명변수가 1이 달라질때 반응변수가 변하는 값이기 때문입니다.
3. 임상적으로 의미있는 변수를 고르는 것이 더 좋습니다만 임상적으로 고르기 어려운 경우 자동화된 backward elimination 을 하시면 될 것 같습니다.