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Uso de transformações em modelos de regressão logística; Use of transformation in logistic regression models

Ishikawa, Noemi Ichihara
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 12/04/2007 PT
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46.15%
Modelos para dados binários são bastante utilizados em várias situações práticas. Transformações em Análise de Regressão podem ser aplicadas para linearizar ou simplificar o modelo e também para corrigir desvios de suposições. Neste trabalho, descrevemos o uso de transformações nos modelos de regressão logística para dados binários e apresentamos modelos envolvendo parâmetros adicionais de modo a obter um ajuste mais adequado. Posteriormente, analisamos o custo da estimação quando são adicionados parâmetros aos modelos e apresentamos os testes de hipóteses relativos aos parâmetros do modelo de regressão logística de Box-Cox. Finalizando, apresentamos alguns métodos de diagnóstico para avaliar a influência das observações nas estimativas dos parâmetros de transformação da covariável, com aplicação a um conjunto de dados reais.; Binary data models have a lot of utilities in many practical situations. In Regrssion Analisys, transformations can be applied to linearize or simplify the model and correct deviations of the suppositions. In this dissertation, we show the use of the transformations in logistic models to binary data models and models involving additional parameters to obtain more appropriate fits. We also present the cost of the estimation when parameters are added to models...

Teoria de conjuntos fuzzy e regressão logística na tomada de decisão para realização de cintilografia das paratiróides; Fuzzy sets theory and logistic regression in decision making for parathyroid scintigraphy investigation

Sousa, Clóvis Arlindo de
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 15/06/2007 PT
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46.26%
Introdução - Grande parte das cintilografias das paratiróides realizadas antes da primeira cirurgia (paratiroidectomia) resulta negativa, podendo sugerir uma inadequação na solicitação do exame. Objetivo - Desenvolver e comparar dois modelos matemáticos baseados em teoria de conjuntos fuzzy e regressão logística para tomada de decisão na realização de cintilografia das paratiróides, a partir de valores séricos de Cálcio (Ca) e Paratormônio (PTH). Métodos - Da base de registros de cintilografia de paratiróides realizadas no Centro de Medicina Diagnóstica Fleury, em São Paulo, foram identificados 194 pacientes (grupo desenvolvimento) que no período de janeiro de 2000 a dezembro de 2004 tinham Ca e PTH séricos medidos. Foram desenvolvidos dois modelos matemáticos, um deles baseado em regressão logística e o outro em teoria de conjuntos fuzzy, com a finalidade de definir uma medida de indicação para a realização do exame cintilográfico. O desempenho dos modelos foi comparado utilizando curvas ROC pelo teste de Hanley e McNeil. Utilizou-se o grupo teste de 139 pacientes registrados de 2005 a 2006 para avaliar os modelos e verificar sua acurácia. Resultados - No grupo desenvolvimento, a área sob a curva ROC do modelo de regressão logística foi de 0...

Métodos de diagnóstico em modelos logísticos trinomiais; Methods of dignóstics in trinomials Logistic models

Silva, Jose Alberto Pereira da
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 10/10/2003 PT
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66.22%
Os modelos logísticos trinomiais podem ser interpretados como uma extensão natural do modelo logístico binomial para situações em que a resposta admite apenas três resultados. Introduzimos inicialmente os modelos logísticos trinomiais e discutiremos em seguida alguns aspectos inferenciais, tais como estimação e testes. Medidas de qualidade do ajuste são também apresentadas. Contudo, o principal foco deste trabalho é a apresentação de métodos de diagnóstico. Mostramos que as técnicas usuais de diagnóstico desenvolvidas para o modelo logístico binomial podem ser adaptadas para o caso trinomial. O desenvolvimento de métodos diretos para o modelo logístico trinomial é mais complexo do ponto de vista computacional, embora seja sempre possível. Discutimos alguns desses métodos, dentre os quais, o desenvolvimento de resíduos, de métodos para detectar pontos de alavanca, métodos de deleção de pontos e influência local. Comparamos os métodos adaptados com alguns métodos diretos através de exemplos.; The trinomial logistic models can be interpreted as a natural extension of the traditional binomial logistic model to situations in which the response allows only three possible results. We firts introduce the trinomial logistic modles and then some inferential aspects...

Comparação empírica dos modelos Cox, log-binominal e Poisson para estimar razões de prevalência; Empirical comparison of Cox, log-binomial and Poisson models for estimating prevalence ratios

Coutinho, Letícia Maria Silva
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 08/10/2007 PT
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46.18%
Introdução: Em estudos de corte transversal com desfechos binários, a associação entre a exposição e o desfecho é estimada pela razão de prevalência (RP). Os modelos de regressão de Cox, log-binomial e Poisson têm sido sugeridos como bons métodos estatísticos para obter estimativas da RP ajustadas para variáveis de confusão. Objetivo: Comparar empiricamente as regressões de Cox, log-binomial, Poisson e logística para desfechos com alta prevalência, prevalência intermediária e baixa prevalência. Metodologia: Os dados foram obtidos de um estudo epidemiológico de corte transversal, de base populacional, sobre prevalência de demência e outros transtornos mentais em idosos residentes em aéreas de baixa renda da cidade de São Paulo. O diagnóstico de demência (prevalência baixa), a ocorrência de transtorno mental comum (prevalência intermediária) e a auto-percepção de saúde ruim (alta prevalência) foram escolhidos como desfechos para o estudo. Valores de referência da estimativa da razão de prevalência (RP) foram obtidos pela estratificação de Mantel-Haenszel. Estimativas da RP ajustada foram calculadas usando modelos de regressão de Cox, log-binomial e Poisson, além do OR bruto e do OR ajustado pela regressão logística. Resultados: As estimativas do ponto e do intervalo obtidas com as regressões de Poisson e Cox...

Modelo Rathie-Swamee: aplicações e extensão para modelo de regressão; Rathie-Swamee Model: Aplications and extension for regression models

Gomes, Eduardo Monteiro de Castro
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 18/04/2013 PT
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46.04%
Neste trabalho são apresentadas aplicações estatísticas e extensões dos modelos Rathie-Swamee. Propostos em Rathie e Swamee (2006), os modelos Rathie-Swamee foram desenvolvidos a partir de uma generalização da distribuição logística. Esses modelos apresentam grande flexibilidade, assumindo formas unimodais e multimodais, e têm algumas aplicações exemplificadas neste trabalho com dados bimodais de pesca de camarões e de erupções de gêisers. Por meio de simulações desses modelos, são avaliados os desempenhos de diferentes métodos para obtenção de intervalos de confiança para os parâmetros dos modelos e dos estimadores de máxima verossimilhança. As extensões apresentadas para os modelos Rathie-Swamee são referentes à incorporação de covariáveis nos modelos, obtendo-se modelos de regressão. Esses novos modelos de regressão são utilizados para ajuste aos dados de pesca e de erupções, para exemplificar algumas aplicações dos modelos. Uma nova distribuição de probabilidades é apresentada como distribuição resultante de produtos e quocientes entre variáveis aleatórias independentes com distribuições Rathie-Swamee. Para essa nova distribuição é apresentada uma tabela com alguns quantis de interesse para diferentes valores do parâmetro...

Growth in weight and of some tissues in the bullfrog: fitting nonlinear models during the fattening phase

Pereira, Marcelo Maia; Mansano, Cleber Fernando Menegasso; Silva, Edney Pereira Da; Stéfani, Marta Verardino De
Fonte: Editora da Universidade Federal de Lavras Publicador: Editora da Universidade Federal de Lavras
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: 598-606
ENG
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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP); Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq); Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES); Knowledge of the growth of animals is important so that zootechnical activity can be more accurate and sustainable. The objective of this study was to describe the live weight, development of liver tissue and fat body, leg growth, and cumulative food intake of bullfrogs during the fattening phase using nonlinear models. A total of 2,375 bullfrog froglets with an initial weight of 7.03 ± 0.16 g were housed in five fattening pens (12 m2). Ten samplings were performed at intervals of 14 days to obtain the variables studied. These data were used to estimate the parameters of Gompertz and logistic models as a function of time. The estimated values of weight (Wm) and food intake (FIm) at maturity and time when the growth rate is maximum (t*) were closer to expected values when the logistic model was used. The Wm values for live weight and liver, adipose and leg weights and the FIm value for food intake were 343.7, 15.7, 19.6, 96.03 and 369.3 g, respectively, with t* at 109, 98, 105, 109 and 107 days. Therefore, the logistic model was the best model to estimate the growth and food intake of bullfrogs during the fattening phase.; O conhecimento do crescimento dos animais é importante para a atividade zootécnica ser mais precisa e sustentável. O objetivo do estudo foi descrever o crescimento em peso vivo...

Exploração de metodos de seleção de variaveis pela tecnica de regressão logistica para analise de dados epidemiologicos; Exploration of variable selection methods by logistic regression techniques for epidemiologic data analysis

Cleide Aparecida Moreira Silva
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 23/02/2006 PT
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46.11%
Neste trabalho foi discutida a aplicação de dois métodos distintos de seleção de variáveis e modelos na análise de regressão logística múltipla: modelo hierarquizado e modelo selecionado pelo critério stepwise. Em um estudo caso-controle não-pareado realizado para identificar fatores de risco para o óbito neonatal em Campinas-SP foram analisadas variáveis sócio-econômicas, de morbidade materna e relacionadas à atenção à saúde. Foram selecionados 117 casos e 234 controles e as informações adicionais obtidas por meio de entrevista domiciliar. Pela análise de regressão logística múltipla com modelo hierarquizado foram identificados como fatores de risco para o óbito neonatal a renda familiar, a naturalidade da mãe, o número de moradores do domicílio, presença de sangramento vaginal, parto antecipado por problema de saúde, o número de orientações recebidas durante o pré-natal, a escolha do hospital para o parto, o tempo entre a internação e o parto, a idade gestacional, baixo peso ao nascer e Apgar do quinto minuto. As diferenças encontradas no modelo selecionado pelo critério stepwise foram: renda familiar que se mostrou associada à escolha do hospital, internação por problemas de saúde associada ao sangramento vaginal e naturalidade da mãe...

Factors associated with 56-day non-return rate in dairy cattle

Fouz,Ramiro; Gandoy,Fernando; Sanjuán,María Luisa; Yus,Eduardo; Diéguez,Francisco Javier
Fonte: Embrapa Informação Tecnológica; Pesquisa Agropecuária Brasileira Publicador: Embrapa Informação Tecnológica; Pesquisa Agropecuária Brasileira
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/06/2011 EN
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46.04%
The objective of this work was to identify factors associated with the 56-day non-return rate (56-NRR) in dairy herds in the Galician region, Spain, and to estimate it for individual Holstein bulls. The experiment was carried out in herds originated from North-West Spain, from September 2008 to August 2009. Data of the 76,440 first inseminations performed during this period were gathered. Candidate factors were tested for their association with the 56-NRR by using a logistic model (binomial). Afterwards, 37 sires with a minimum of 150 first performed inseminations were individually evaluated. Logistic models were also estimated for each bull, and predicted individual 56-NRR rate values were calculated as a solution for the model parameters. Logistic regression found four major factors associated with 56-NRR in lactating cows: age at insemination, days from calving to insemination, milk production level at the time of insemination, and herd size. First-service conception rate, when a particular sire was used, was higher for heifers (0.71) than for lactating cows (0.52). Non-return rates were highly variable among bulls. Asignificant part of the herd-level variation of 56-NRR of Holstein cattle seems attributable to the service sire. High correlation level between observed and predicted 56-NRR was found.

Ordinal logistic regression models: application in quality of life studies

Abreu,Mery Natali Silva; Siqueira,Arminda Lucia; Cardoso,Clareci Silva; Caiaffa,Waleska Teixeira
Fonte: Escola Nacional de Saúde Pública Sergio Arouca, Fundação Oswaldo Cruz Publicador: Escola Nacional de Saúde Pública Sergio Arouca, Fundação Oswaldo Cruz
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/01/2008 EN
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56.15%
Quality of life has been increasingly emphasized in public health research in recent years. Typically, the results of quality of life are measured by means of ordinal scales. In these situations, specific statistical methods are necessary because procedures such as either dichotomization or misinformation on the distribution of the outcome variable may complicate the inferential process. Ordinal logistic regression models are appropriate in many of these situations. This article presents a review of the proportional odds model, partial proportional odds model, continuation ratio model, and stereotype model. The fit, statistical inference, and comparisons between models are illustrated with data from a study on quality of life in 273 patients with schizophrenia. All tested models showed good fit, but the proportional odds or partial proportional odds models proved to be the best choice due to the nature of the data and ease of interpretation of the results. Ordinal logistic models perform differently depending on categorization of outcome, adequacy in relation to assumptions, goodness-of-fit, and parsimony.

Bias of using odds ratio estimates in multinomial logistic regressions to estimate relative risk or prevalence ratio and alternatives

Camey,Suzi Alves; Torman,Vanessa Bielefeldt Leotti; Hirakata,Vania Naomi; Cortes,Renan Xavier; Vigo,Alvaro
Fonte: Escola Nacional de Saúde Pública Sergio Arouca, Fundação Oswaldo Cruz Publicador: Escola Nacional de Saúde Pública Sergio Arouca, Fundação Oswaldo Cruz
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/01/2014 EN
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46.07%
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.

Inflection and stability points of diphasic logistic analysis of growth

Mischan,Martha Maria; Passos,José Raimundo de Souza; Pinho,Sheila Zambello de; Carvalho,Lídia Raquel de
Fonte: São Paulo - Escola Superior de Agricultura "Luiz de Queiroz" Publicador: São Paulo - Escola Superior de Agricultura "Luiz de Queiroz"
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/06/2015 EN
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46.03%
Growth functions with inflection points following a diphasic model, can be adjusted by two approaches using segmented regression or the sum of two functions. In both cases, there are two functions, one for each phase, with inflection and stability points. However, when they are summed, the result is a new function and the points of inflection and stability are different from those obtained from using each function individually. A method to determine these points in a diphasic logistics sum of functions is suggested and the results obtained from fitting the models to eucalyptus growth data showed a better fit of the logistic diphasic sum as compared with segmented regression and monophasic logistic models.

Growth in weight and of some tissues in the bullfrog: fitting nonlinear models during the fattening phase

Pereira,Marcelo Maia; Mansano,Cleber Fernando Menegasso; Silva,Edney Pereira da; Stéfani,Marta Verardino De
Fonte: Editora da Universidade Federal de Lavras Publicador: Editora da Universidade Federal de Lavras
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/12/2014 EN
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46.08%
Knowledge of the growth of animals is important so that zootechnical activity can be more accurate and sustainable. The objective of this study was to describe the live weight, development of liver tissue and fat body, leg growth, and cumulative food intake of bullfrogs during the fattening phase using nonlinear models. A total of 2,375 bullfrog froglets with an initial weight of 7.03 ± 0.16 g were housed in five fattening pens (12 m²). Ten samplings were performed at intervals of 14 days to obtain the variables studied. These data were used to estimate the parameters of Gompertz and logistic models as a function of time. The estimated values of weight (Wm) and food intake (FIm) at maturity and time when the growth rate is maximum (t*) were closer to expected values when the logistic model was used. The Wm values for live weight and liver, adipose and leg weights and the FIm value for food intake were 343.7, 15.7, 19.6, 96.03 and 369.3 g, respectively, with t* at 109, 98, 105, 109 and 107 days. Therefore, the logistic model was the best model to estimate the growth and food intake of bullfrogs during the fattening phase.

EXACT LOGISTIC MODELS FOR NESTED BINARY DATA

TROXLER, STEVEN; LALONDE, TRENT; WILSON, JEFFREY R.
Fonte: PubMed Publicador: PubMed
Tipo: Artigo de Revista Científica
EN
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46.03%
The use of logistic models for independent binary data has relied first on asymptotic theory and later on exact distributions for small samples. However, the use of logistic models for dependent analysis based on exact analysis is not as common. Moreover attention is usually given to one-stage clustering. In this paper we extend the exact techniques to address hypothesis testing (estimation is not addressed) for data with second-stage and probably higher levels of clustering. The methods are demonstrated through a somewhat generic example using C++ program.

Regressive logistic models for familial diseases: a formulation assuming an underlying liability model.

Demenais, F M
Fonte: PubMed Publicador: PubMed
Tipo: Artigo de Revista Científica
Publicado em /10/1991 EN
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46.06%
Statistical models have been developed to delineate the major-gene and non-major-gene factors accounting for the familial aggregation of complex diseases. The mixed model assumes an underlying liability to the disease, to which a major gene, a multifactorial component, and random environment contribute independently. Affection is defined by a threshold on the liability scale. The regressive logistic models assume that the logarithm of the odds of being affected is a linear function of major genotype, phenotypes of antecedents and other covariates. An equivalence between these two approaches cannot be derived analytically. I propose a formulation of the regressive logistic models on the supposition of an underlying liability model of disease. Relatives are assumed to have correlated liabilities to the disease; affected persons have liabilities exceeding an estimable threshold. Under the assumption that the correlation structure of the relatives' liabilities follows a regressive model, the regression coefficients on antecedents are expressed in terms of the relevant familial correlations. A parsimonious parameterization is a consequence of the assumed liability model, and a one-to-one correspondence with the parameters of the mixed model can be established. The logits...

Goodness of fit of logistic models for random graphs

Latouche, Pierre; Robin, Stéphane; Ouadah, Sarah
Fonte: Universidade Cornell Publicador: Universidade Cornell
Tipo: Artigo de Revista Científica
Publicado em 02/08/2015
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46.15%
Logistic models for random graphs are commonly used to study binary networks when covariate information is available. After estimating the logistic parameters, one of the main questions which arises in practice is to assess the goodness of fit of the corresponding model. To address this problem, we add a general term, related to the graphon function of W-graph models, to the logistic function. Such an extra term aims at characterizing the residual structure of the network, that is not explained by the covariates. We approximate this new generic logistic model using a class of models with blockwise constant residual structure. This framework allows to derive a Bayesian procedure from a model based selection context using goodness-of-fit criteria. All these criteria depend on marginal likelihood terms for which we do provide estimates relying on two series of variational approximations. Experiments on toy data are carried out to assess the inference procedure. Finally, two real networks from social sciences and ecology are studied to illustrate the proposed methodology.

Delayed logistic population models revisited

Liz, Eduardo
Fonte: Universidade Autônoma de Barcelona Publicador: Universidade Autônoma de Barcelona
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: application/pdf
Publicado em //2014 ENG
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56.13%
We discuss the global dynamics of some logistic models governed by delay-differential equations. We focus on models of exploited populations, and study the changes in the dynamics as the harvesting effort is increased. We get new results and highlight the link among different logistic equations usually employed in population models.

Regressão logística ordinal em estudos epidemiológicos; Regresión logística ordinal en estudios epidemiológicos; Ordinal logistic regression in epidemiological studies

Abreu, Mery Natali Silva; Siqueira, Arminda Lucia; Caiaffa, Waleska Teixeira
Fonte: Universidade de São Paulo. Faculdade de Saúde Pública Publicador: Universidade de São Paulo. Faculdade de Saúde Pública
Tipo: info:eu-repo/semantics/article; info:eu-repo/semantics/publishedVersion; ; ; ; ; Formato: application/pdf; application/pdf
Publicado em 01/02/2009 POR; ENG
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46.08%
Os modelos de regressão logística ordinal vêm sendo aplicados com sucesso na análise de estudos epidemiológicos. Entretanto, a verificação da adequação de cada modelo tem recebido atenção limitada. O artigo apresenta uma breve análise dos principais modelos de regressão logística ordinal e as estratégias para ajuste s, as técnicas de verificação de qualidade do ajuste, bem como os comandos para execução nos softwares R e Stata. A metodologia é ilustrada com aplicação dos dados do Second National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES II), o conhecido levantamento de saúde e nutrição.; Los modelos de regresión logística ordinal vienen aplicándose con éxito en el análisis de estudios epidemiológicos. Sin embargo, la verificación de la adecuación de cada modelo ha recibido atención limitada. El artículo presenta un breve análisis de los principales modelos de regresión logística ordinal y las estrategias para ajustes, las técnicas de verificación de calidad de ajuste, así como los comandos para ejecución en los softwares R y Stata. La metodología es ilustrada con la aplicación de los datos del Second Nacional Health and Nutrition Examination Survey (NHANES II), el conocido análisis de salud y nutrición.; Ordinal logistic regression models have been developed for analysis of epidemiological studies. However...

Lógica fuzzy e regressão logística na decisão para prática de cintilografia das paratiróides; Fuzzy logic and logistic regression in the decision making for parathyroid scintigraphy study

Sousa, Clóvis Arlindo de; Duarte, Paulo Schiavom; Pereira, Júlio Cesar Rodrigues
Fonte: Universidade de São Paulo. Faculdade de Saúde Pública Publicador: Universidade de São Paulo. Faculdade de Saúde Pública
Tipo: info:eu-repo/semantics/article; info:eu-repo/semantics/publishedVersion; ; ; ; ; Formato: application/pdf
Publicado em 01/10/2006 POR
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46.19%
OBJETIVO: Desenvolver e comparar dois modelos matemáticos, um deles baseado em regressão logística e o outro em teoria de conjuntos fuzzy, para definir a indicação para a realização do exame cintilográfico a partir de resultados dos exames laboratoriais. MÉTODOS: Foram identificados 194 pacientes que tiveram cálcio e paratormônio séricos medidos a partir da base de registros de cintilografia de paratiróides realizadas em laboratório de diagnóstico de São Paulo, no período de janeiro de 2000 a dezembro de 2004. O modelo de regressão logística foi desenvolvido utilizando-se o software SPSS e o modelo fuzzy, o Matlab. A performance dos modelos foi comparada utilizando-se curvas ROC. RESULTADOS: Os modelos apresentaram diferenças estatisticamente significantes (p=0,026) nos seus desempenhos. A área sob a curva ROC do modelo de regressão logística foi de 0,862 (IC 95%: 0,811-0,913) e do modelo de lógica fuzzy foi 0,887 (IC 95%: 0,840-0,933). Este último destacou-se como particularmente útil porque, ao contrário do modelo logístico, mostrou capacidade de utilizar informações de paratormônio em intervalo em que os valores de cálcio mostraram-se pouco discriminantes. CONCLUSÕES: O modelo matemático baseado em teoria de conjuntos fuzzy pareceu ser mais adequado do que o baseado em regressão logística como método para decisão da realização de cintilografia das paratiróides. Todavia...

Ordinal logistic regression models: application in quality of life studies

Abreu,Mery Natali Silva; Siqueira,Arminda Lucia; Cardoso,Clareci Silva; Caiaffa,Waleska Teixeira
Fonte: Escola Nacional de Saúde Pública Sergio Arouca, Fundação Oswaldo Cruz Publicador: Escola Nacional de Saúde Pública Sergio Arouca, Fundação Oswaldo Cruz
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/01/2008 EN
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56.15%
Quality of life has been increasingly emphasized in public health research in recent years. Typically, the results of quality of life are measured by means of ordinal scales. In these situations, specific statistical methods are necessary because procedures such as either dichotomization or misinformation on the distribution of the outcome variable may complicate the inferential process. Ordinal logistic regression models are appropriate in many of these situations. This article presents a review of the proportional odds model, partial proportional odds model, continuation ratio model, and stereotype model. The fit, statistical inference, and comparisons between models are illustrated with data from a study on quality of life in 273 patients with schizophrenia. All tested models showed good fit, but the proportional odds or partial proportional odds models proved to be the best choice due to the nature of the data and ease of interpretation of the results. Ordinal logistic models perform differently depending on categorization of outcome, adequacy in relation to assumptions, goodness-of-fit, and parsimony.

Bias of using odds ratio estimates in multinomial logistic regressions to estimate relative risk or prevalence ratio and alternatives

Camey,Suzi Alves; Torman,Vanessa Bielefeldt Leotti; Hirakata,Vania Naomi; Cortes,Renan Xavier; Vigo,Alvaro
Fonte: Escola Nacional de Saúde Pública Sergio Arouca, Fundação Oswaldo Cruz Publicador: Escola Nacional de Saúde Pública Sergio Arouca, Fundação Oswaldo Cruz
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/01/2014 EN
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46.07%
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.