эффекты запаздывания в случае кроссовера с использованием функции R clo git () - PullRequest
Новая
       44

эффекты запаздывания в случае кроссовера с использованием функции R clo git ()

0 голосов
/ 13 апреля 2020

Я делаю стратифицированный по времени анализ случаев заболевания, чтобы посмотреть влияние загрязнения воздуха (с разными задержками) на госпитализацию по поводу астмы на индивидуальном уровне. Я создал эту таблицу данных в R с эффектами запаздывания уже в ней.

Мой 1-й вопрос: должны ли эффекты запаздывания использоваться в одной или в отдельных моделях? 

> sample.data
   DAY_TYPE   ID       DATE HOLIDAY INFLUENZA NO2_LAG0 NO2_LAG1 NO2_LAG2 TEMP_LAG0 HUMI_LAG0
1         1 8632 2015-03-05       0      29.8      4.0      6.5     12.4      11.3      93.1
2         0 8632 2015-03-12       0      29.8      3.6      6.7      7.9       7.3      79.4
3         0 8632 2015-03-19       0      29.8      4.6      4.9      3.0       8.3      95.2
4         0 8632 2015-03-26       0      29.8     12.2      2.5      1.8       5.6      96.0
5         0 1110 2015-06-04       0      29.7      6.4     10.0     13.1       8.7      84.7
6         0 1110 2015-06-11       0      29.7      3.6      5.2      3.3       7.0      85.4
7         1 1110 2015-06-18       0      29.7      3.5      3.3      6.5       7.9      84.0
8         0 1110 2015-06-25       0      29.7      2.8      4.5      1.6       8.6      87.2

DAY_TYPE==1 равно кейс дня DAY_TYPE==0 равно контрольного дня . Контрольные дни были выбраны с того же дня недели в том же месяце. 

library(survival)

# NO2 lags in one model 
mod1.asthma <- clogit(DAY_TYPE ~ NO2_LAG0 + NO2_LAG1 + NO2_LAG2 + TEMP_LAG0 + HUMI_LAG0 + 
                                 HOLIDAY +INFLUENZA +strata(ID), sample.data)
# NO2 lags in separate models 
mod2.asthma <- clogit(DAY_TYPE ~ NO2_LAG0 + TEMP_LAG0 + HUMI_LAG0 + HOLIDAY +INFLUENZA +strata(ID), sample.data)
mod3.asthma <- clogit(DAY_TYPE ~ NO2_LAG1 + TEMP_LAG0 + HUMI_LAG0 + HOLIDAY +INFLUENZA +strata(ID), sample.data)
mod4.asthma <- clogit(DAY_TYPE ~ NO2_LAG2 + TEMP_LAG0 + HUMI_LAG0 + HOLIDAY +INFLUENZA +strata(ID), sample.data)

Какой из них правильный?

В некоторых исследованиях рассматривались скорректированные операционные показатели для воздействия NO2 с шагом 10 мкг / м3, мой второй вопрос: как это рассчитывается?

Заранее спасибо!

...