Bias of using odds ratio estimates in multinomial logistic regressions to estimate relative risk or prevalence ratio and alternatives
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2014 |
Outros Autores: | , , , |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | eng |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFRGS |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/10183/101529 |
Resumo: | Recentes trabalhos têm enfatizado que já não há justificativa para o uso da razão de chances (RC) como aproximação do risco relativo (RR) ou razão de prevalência (RP). Deve-se evitar a interpretação equivocada da RC como RR ou RP, pois vários estudos demonstraram que a RC não é uma boa aproximação para tais medidas quando o desfecho é comum (> 10%). Para desfechos multinomiais é usual aplicar a regressão logística multinomial. Nesse contexto, não há estudos demonstrando o impacto da aproximação da RC nas estimativas de RR ou RP. O objetivo deste trabalho é apresentar e discutir métodos alternativos à regressão logística multinomial, baseados na regressão de Poisson e no modelo log-binomial. As abordagens foram comparadas por um estudo de simulação com diversos cenários. Assim como no caso do desfecho binário, os modelos propostos apresentaram estimativas mais precisas e acuradas para o RR ou RP do que a regressão logística multinomial. Então, também para os desfechos multinomiais não se deve utilizar a RC como aproximação do RR ou RP, pois conclusões incorretas podem ocorrer. |
id |
UFRGS-2_8fdd4304fb349314e3becef1512c6f3d |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:www.lume.ufrgs.br:10183/101529 |
network_acronym_str |
UFRGS-2 |
network_name_str |
Repositório Institucional da UFRGS |
repository_id_str |
|
spelling |
Camey, Suzi AlvesLeotti, Vanessa BielefeldtHirakata, Vania NaomiCortes, Renan XavierVigo, Álvaro2014-08-21T02:11:28Z20140102-311Xhttp://hdl.handle.net/10183/101529000915527Recentes trabalhos têm enfatizado que já não há justificativa para o uso da razão de chances (RC) como aproximação do risco relativo (RR) ou razão de prevalência (RP). Deve-se evitar a interpretação equivocada da RC como RR ou RP, pois vários estudos demonstraram que a RC não é uma boa aproximação para tais medidas quando o desfecho é comum (> 10%). Para desfechos multinomiais é usual aplicar a regressão logística multinomial. Nesse contexto, não há estudos demonstrando o impacto da aproximação da RC nas estimativas de RR ou RP. O objetivo deste trabalho é apresentar e discutir métodos alternativos à regressão logística multinomial, baseados na regressão de Poisson e no modelo log-binomial. As abordagens foram comparadas por um estudo de simulação com diversos cenários. Assim como no caso do desfecho binário, os modelos propostos apresentaram estimativas mais precisas e acuradas para o RR ou RP do que a regressão logística multinomial. Então, também para os desfechos multinomiais não se deve utilizar a RC como aproximação do RR ou RP, pois conclusões incorretas podem ocorrer.Recent studies have emphasized that there is no justification for using the odds ratio (OR) as an approximation of the relative risk (RR) or prevalence ratio (PR). Erroneous interpretations of the OR as RR or PR must be avoided, as several studies have shown that the OR is not a good approximation for these measures when the outcome is common (> 10%). For multinomial outcomes it is usual to use the multinomial logistic regression. In this context, there are no studies showing the impact of the approximation of the OR in the estimates of RR or PR. This study aimed to present and discuss alternative methods to multinomial logistic regression based upon robust Poisson regression and the log-binomial model. The approaches were compared by simulating various possible scenarios. The results showed that the proposed models have more precise and accurate estimates for the RR or PR than the multinomial logistic regression, as in the case of the binary outcome. Thus also for multinomial outcomes the OR must not be used as an approximation of the RR or PR, since this may lead to incorrect conclusions.Los trabajos recientes han enfatizado que ya no se justifica el uso del odds ratio (OR) como una aproximación del riesgo relativo (RR) o razón de prevalencias (RP). El OR no puede ser interpretado como RR o RP, pues varios estudios han demostrado que el OR no es una buena aproximación cuando el suceso es común (> 10%). Para sucesos multinomiales se utiliza comúnmente la regresión logística multinomial. En este contexto, no hay estudios que demuestren el impacto de la aproximación del OR en las estimaciones de RR o RP. Nuestro objetivo es presentar y discutir métodos alternativos a la regresión logística multinomial, en base a la regresión de Poisson y al modelo log-binomial. Los enfoques utilizados fueron comparados en un estudio de simulación con diferentes escenarios. Así como en el caso de suceso binario, los modelos propuestos dieron como resultado estimaciones para RR o RP más precisas y esmeradas que la regresión logística multinomial. Para sucesos multinomiales el OR tampoco debe ser utilizado como aproximación del RR o de la RP, pues se puede llegar a conclusiones incorrectas.application/pdfengCadernos de saúde pública = Reports in public health. Rio de Janeiro. Vol. 30, no. 1 (jan. 2014), p. 21-29Estatística aplicadaEstatística médicaOdds ratioPrevalence ratioLogistic modelsRelative riskOportunidad relativaRazón de prevalenciasModelos logísticosRiesgo relativoBias of using odds ratio estimates in multinomial logistic regressions to estimate relative risk or prevalence ratio and alternativesViés da razão de chances estimada pela regressão logística multinomial para estimar o risco relativo ou a razão de prevalência e alternativas El sesgo del odds ratio estimado por la regresión logística multinomial para estimar el riesgo relativo o la razón de prevalencia y alternativas info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/otherinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSORIGINAL000915527.pdf000915527.pdfTexto completo (inglês)application/pdf153053http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/101529/1/000915527.pdfce43c0acbb55332d3b5bf0f208eedf04MD51TEXT000915527.pdf.txt000915527.pdf.txtExtracted Texttext/plain31764http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/101529/2/000915527.pdf.txtbfed9f064be6d48aef3e7f91832f3710MD52THUMBNAIL000915527.pdf.jpg000915527.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1642http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/101529/3/000915527.pdf.jpge520b1db0bc7064ffce5bb5ef00c2a43MD5310183/1015292021-09-18 04:51:50.823241oai:www.lume.ufrgs.br:10183/101529Repositório de PublicaçõesPUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestopendoar:2021-09-18T07:51:50Repositório Institucional da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false |
dc.title.pt_BR.fl_str_mv |
Bias of using odds ratio estimates in multinomial logistic regressions to estimate relative risk or prevalence ratio and alternatives |
dc.title.alternative.pt.fl_str_mv |
Viés da razão de chances estimada pela regressão logística multinomial para estimar o risco relativo ou a razão de prevalência e alternativas |
dc.title.alternative.es.fl_str_mv |
El sesgo del odds ratio estimado por la regresión logística multinomial para estimar el riesgo relativo o la razón de prevalencia y alternativas |
title |
Bias of using odds ratio estimates in multinomial logistic regressions to estimate relative risk or prevalence ratio and alternatives |
spellingShingle |
Bias of using odds ratio estimates in multinomial logistic regressions to estimate relative risk or prevalence ratio and alternatives Camey, Suzi Alves Estatística aplicada Estatística médica Odds ratio Prevalence ratio Logistic models Relative risk Oportunidad relativa Razón de prevalencias Modelos logísticos Riesgo relativo |
title_short |
Bias of using odds ratio estimates in multinomial logistic regressions to estimate relative risk or prevalence ratio and alternatives |
title_full |
Bias of using odds ratio estimates in multinomial logistic regressions to estimate relative risk or prevalence ratio and alternatives |
title_fullStr |
Bias of using odds ratio estimates in multinomial logistic regressions to estimate relative risk or prevalence ratio and alternatives |
title_full_unstemmed |
Bias of using odds ratio estimates in multinomial logistic regressions to estimate relative risk or prevalence ratio and alternatives |
title_sort |
Bias of using odds ratio estimates in multinomial logistic regressions to estimate relative risk or prevalence ratio and alternatives |
author |
Camey, Suzi Alves |
author_facet |
Camey, Suzi Alves Leotti, Vanessa Bielefeldt Hirakata, Vania Naomi Cortes, Renan Xavier Vigo, Álvaro |
author_role |
author |
author2 |
Leotti, Vanessa Bielefeldt Hirakata, Vania Naomi Cortes, Renan Xavier Vigo, Álvaro |
author2_role |
author author author author |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Camey, Suzi Alves Leotti, Vanessa Bielefeldt Hirakata, Vania Naomi Cortes, Renan Xavier Vigo, Álvaro |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Estatística aplicada Estatística médica |
topic |
Estatística aplicada Estatística médica Odds ratio Prevalence ratio Logistic models Relative risk Oportunidad relativa Razón de prevalencias Modelos logísticos Riesgo relativo |
dc.subject.eng.fl_str_mv |
Odds ratio Prevalence ratio Logistic models Relative risk |
dc.subject.spa.fl_str_mv |
Oportunidad relativa Razón de prevalencias Modelos logísticos Riesgo relativo |
description |
Recentes trabalhos têm enfatizado que já não há justificativa para o uso da razão de chances (RC) como aproximação do risco relativo (RR) ou razão de prevalência (RP). Deve-se evitar a interpretação equivocada da RC como RR ou RP, pois vários estudos demonstraram que a RC não é uma boa aproximação para tais medidas quando o desfecho é comum (> 10%). Para desfechos multinomiais é usual aplicar a regressão logística multinomial. Nesse contexto, não há estudos demonstrando o impacto da aproximação da RC nas estimativas de RR ou RP. O objetivo deste trabalho é apresentar e discutir métodos alternativos à regressão logística multinomial, baseados na regressão de Poisson e no modelo log-binomial. As abordagens foram comparadas por um estudo de simulação com diversos cenários. Assim como no caso do desfecho binário, os modelos propostos apresentaram estimativas mais precisas e acuradas para o RR ou RP do que a regressão logística multinomial. Então, também para os desfechos multinomiais não se deve utilizar a RC como aproximação do RR ou RP, pois conclusões incorretas podem ocorrer. |
publishDate |
2014 |
dc.date.accessioned.fl_str_mv |
2014-08-21T02:11:28Z |
dc.date.issued.fl_str_mv |
2014 |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/other |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
format |
article |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
http://hdl.handle.net/10183/101529 |
dc.identifier.issn.pt_BR.fl_str_mv |
0102-311X |
dc.identifier.nrb.pt_BR.fl_str_mv |
000915527 |
identifier_str_mv |
0102-311X 000915527 |
url |
http://hdl.handle.net/10183/101529 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
eng |
language |
eng |
dc.relation.ispartof.pt_BR.fl_str_mv |
Cadernos de saúde pública = Reports in public health. Rio de Janeiro. Vol. 30, no. 1 (jan. 2014), p. 21-29 |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório Institucional da UFRGS instname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) instacron:UFRGS |
instname_str |
Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) |
instacron_str |
UFRGS |
institution |
UFRGS |
reponame_str |
Repositório Institucional da UFRGS |
collection |
Repositório Institucional da UFRGS |
bitstream.url.fl_str_mv |
http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/101529/1/000915527.pdf http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/101529/2/000915527.pdf.txt http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/101529/3/000915527.pdf.jpg |
bitstream.checksum.fl_str_mv |
ce43c0acbb55332d3b5bf0f208eedf04 bfed9f064be6d48aef3e7f91832f3710 e520b1db0bc7064ffce5bb5ef00c2a43 |
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 |
repository.name.fl_str_mv |
Repositório Institucional da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) |
repository.mail.fl_str_mv |
|
_version_ |
1815447555452960768 |