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我们利息阅读了米勒和彼得伦最近的出版物1关于确定表达肺函数损伤以预测死亡率的最佳方法。作者排名在1 S中表达强制呼气量的方法(FEV1)。它得出结论,FEV1商(Q)是最佳预测因素。我们相信这一结果需要一些细微差别。在我们的观点中,此排名仅适用于调查的参数均有效,基于适当的测试时。我们觉得这不是这种情况。我们将说明这个通过FEV.1标准化残差(SR)并专注于为排名选择的接收器操作曲线(ROC)比较。
作者指出了剩余标准偏差(RSD)值的现象,老年人可以下降的程度低于年轻主题。基于美国胸部学会(ATS)/欧洲呼吸协会(ERS)方法,观察是正确的,但同时它是奇怪的。188bet官网地址争议是由FEV的电流(ERS)预测方程引起的1提供一个独立的RSD值,而预测值慢慢随着年龄的增长而下降。
绝对最小的可观察FEV1值等于零,并且基于概念,可以轻松计算主题的最大RSD的最大数量,但也很有限制。等式(观察到的)/ RSD折叠到预测/ RSD,因此,随着年龄的增长,RSD的最大数量下降,从最年轻的年龄开始。这违反了统计推理!
这种奇数行为在用于起草参考方程的统计建模时存在问题。为了从对一般人群的样本执行的多元回归分析中汲取有效结论,必须满足几个假设。首先,数据应在-∞和+∞之间的范围。其次,同性恋性,意味着对于预测值值的所有值,方差是相同的,应该存在。一个FEV.1义务到0,结合年龄的减少价值必须导致FEV的结论1分布可以被截断和倾斜,并且方差是年龄依赖性。当统计建模中忽略这一点时,FEV1SR方法将被缺陷。作为直接后果,任何下限定义为-1.645×RSD也有缺陷。以下示例演示了以下:最大呼气流量的正常情况下限为70岁男性的强制生气能力的25%,高度为1.70米为-0.003 l·s-1(ERS方程)。对于老科目而言,正常的较低限度往往太低。
缺乏对方差和偏斜/截断的分布的建模效应使当前的ATS / ERS方法转换为从预测到Z分数的偏差较少。目前,统计模型可用,其中可以在潜在的(非正常)分布的潜在(非正常)分布以及方差,偏斜和峰度时产生参考等式。因此,当前的统计模型使得能够满足多元回归分析的有效解释所需的假设。可以纳入对这些参数的年龄效应,并且有效的年龄依赖性百分位是可能的2那3.。
如前所述,使用较少的最佳参考对作者报告的排名产生后果。基于未检查的所有参数的概念是正确的,当这些都没有原始错误时,它们的排名可能会发生变化。因此,绘制的结论必须进行肠果。
第二个问题是获得的排名方式。作者使用了所有原因的死亡率ROC领域将各种FEV排名1表达。但是,他们没有测试这些相关区域中的差异是否显着不同。可以将ROC区域解释为获得正确诊断的概率,在这种情况下死亡或活着,我们观察到FEV的区域1Q比例如,初始大于原始FEV1。它的不同仅为0.025或获得正确诊断的概率仅不同0.025×100%= 2.5%。在我们看来,这不是临床相关和两个FEV1在这方面,表达不会表现得非常不同。留出讨论这种全部原因死亡率是合适的,因为ROC区域接近0.5,表示几乎无法使用的预测因子。
总之,我们认为,使用不太最佳参考对作者报告的排名产生后果。因此,绘制的结论必须进行肠果。
脚注
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