Я запустил линейную модель смешанных эффектов в R, используя пакет nlme, в котором моя переменная ответа (Proximal_Lead_Bowing) была преобразована в масштаб log10 (Log_Bowing) из-за ненормального распределения значений.Оценочные различия в Log_Bowing между различными электродами для глубокой стимуляции мозга (DBS_Electrode), оцененные моделью с использованием функции "glht" для множественных сравнений средних (контрасты Тьюки), следующие: (Просмотр снимка экрана для полного вывода glht (): https://imgur.com/WVJ9KM6)
Linear Hypothesis:
Medtronic 3389 - Boston Scientific Versice == 0 Estimate: 0.5766*
St. Jude Medical Infinity - Boston Scientific Versice == 0 Estimate: 0.2208
St. Jude Medical Infinity - Medtronic 3389 == 0 Estimate:-0.3558*
*Denotes significance
Экспонирование этих значений (10 ^ Abs (Estimate)) дает мне следующие оценки истинных различий в Proximal_Lead_Bowing, которые оцениваются нашей моделью смешанных эффектов:
Linear Hypothesis:
Medtronic 3389 - Boston Scientific Versice == 0 3.77 (in millimeters)
St. Jude Medical Infinity - Boston Scientific Versice == 0 1.66
St. Jude Medical Infinity - Medtronic 3389 == 0 2.27
Эти значения не имеют смысла, учитывая, что среднее значение Proximal_Lead_Bowing ± 95% CI для каждого DBS_Electrode в образце выглядит следующим образом:
Boston Scientific Versice: 2.10 ± 0.67 (in millimeters)
Medtronic 3389: 2.95 ± 0.58
St. Jude Medical Infinity: 2.00 ± 0.35
Таким образом, я ожидаю истинных различий в Proximal_Lead_Bowing, оцененных нашей линейной смешанной модельюбыть оцененным как приблизительно 1,0 мм между Medtronic 3389 и другими моделями DBS_Electrode, но вместо этого вычисленные мной возведенные в степень значения, кажется, не имеют смысла. Я что-то упускаю в процессе возведения в степень log10 valи / или использование функции "glht" для множественных сравнений средств?Любые отзывы будут оценены.