13. Регрессия/PSM упрощены для NEET PG и FMGE

Описание: 📌Подробнее о медицинском центре "Концептуальная медицина": https://t.me/conceptualmedicine
📌 Консультации по медицинскому обслуживанию: https://www.instagram.com/conceptual_...

Регрессия 🇮🇳 Упрощенная модель PSM для NEET PG и FMGE | Линейная и логистическая, Пуассоновская, скорректированные эффекты, диагностика 📊

Регрессия оценивает, как исход изменяется с предикторами при сохранении других факторов постоянными, что важно для анализа PSM в Индии и viva. Линейная регрессия предсказывает непрерывный исход, такой как масса тела при рождении или артериальное давление, используя бета-коэффициенты, интерпретируемые как среднее изменение на единицу предиктора; ключевыми допущениями являются линейность, независимость, нормальность остатков и гомоскедастичность постоянной дисперсии, проверенная с помощью графиков остатков и графиков Q-Q; бета-значение рассчитывается с 95% доверительным интервалом, R-квадрат для объясненной дисперсии, и используются преобразования или робастная или взвешенная регрессия, если предположения неверны. Логистическая регрессия моделирует бинарные исходы, такие как гипертония да или нет, с использованием логарифмических шансов; экспоненциальные коэффициенты дают отношения шансов, скорректированные с учетом других переменных, с 95-процентными доверительными интервалами и значениями p; оценивайте дискриминацию с помощью ROC AUC и калибровки с помощью калибровочного графика или Hosmer Lemeshow, учитывая ограничения; избегайте интерпретации отношения шансов как отношения рисков, когда исход является общим, или используйте логарифмическое биномиальное или модифицированное пуассоновское с надежными стандартными ошибками для скорректированных отношений рисков в оценках когорт или программ. Для подсчета результатов, таких как количество случаев в палате, часто используют регрессию Пуассона с логарифмической связью и смещением для популяции риска; справляйтесь с избыточной дисперсией с помощью квазипуассоновских или отрицательных биномиальных моделей; нулевая инфляция может потребовать нулевых завышенных моделей. Время до события использует регрессию пропорциональных рисков Кокса с отношениями рисков и проверками пропорциональности с помощью остатков Шенфельда и логарифмических графиков; добавляйте изменяющиеся во времени ковариаты, когда пропорциональные риски нарушены. Построение модели следует причинно-следственной диаграмме или предшествующим знаниям, а не вылавливанию p-значения; включают в себя факторы, которые изменяют оценку эффекта, используют условия взаимодействия для модификации эффекта, например, пол по воздействию, и кодируют категориальные предикторы с фиктивными индикаторами и референтной группой; центрируют или стандартизируют непрерывные предикторы для облегчения интерпретации. Защита от мультиколлинеарности, высокого коэффициента инфляции дисперсии более 5-10, смещения разреженных данных, разделения в логистике, используют коэффициент правдоподобия Ферта или штрафное правдоподобие, влиятельные точки, расстояние Кука, и пропущенные данные применяют множественное вменение, а не полный случай, если пропущенные данные случайны. Представьте скорректированные эффекты с ясностью, например, скорректированное отношение шансов 1,8 для табака с 95-процентным ДИ от 1,3 до 2,5, и укажите набор корректировок; сообщайте абсолютные эффекты, когда это возможно, предсказанные вероятности или предельные эффекты для поддержки политики. С кластеризованными или обследованными данными учреждения NFHS, NSS, HMIS используют многоуровневые модели со смешанными эффектами, случайные перехваты или кластерные надежные стандартные ошибки и применяют веса обследования, страты и PSU для получения правильных стандартных ошибок; для панельных или повторных измерений рассматривают обобщенные уравнения оценки или случайные эффекты; Для экологических сравнений следует учитывать экологическую ошибку и отдавать предпочтение многоуровневым подходам. Надлежащая практика предусматривает предварительную регистрацию модели, проверку допущений, тестирование альтернативных спецификаций чувствительности и перевод коэффициентов в термины программы для результатов NTEP по туберкулезу в Индии, клиник неинфекционных заболеваний, заболеваемости в рамках IDSP и показателей RMNCH plus A. В одной строке для viva-регрессии ассоциации превращаются в скорректированные, интерпретируемые эффекты при проверке допущений, контроле запутывающих факторов и прозрачности диагностики. 🧠📈✨

#PSM #SPM #CommunityMedicine #Biostatistics #Regression #Linearregression #Logisticregression #Poisson #NegativeBinomial #ModifiedPoisson #ModelCox #HazardRatio #OddsRatio #AdjustedEffects #Comfounding #Interaction #Multicollinearity #ROC #AUC #Calibration #GoodnessOfFit #Residuals #RobustSE #MixedEffects #GEE #SurveyWeights #NFHS #IDSP #HMIS #NTEP #RMNCH #NEETPG #FMGE #FMG #MBBS #PublicHealthIndia #MedicalEducationIndia #ExamPrep #ConceptualMedicine #MedicalConcepts #NEETPGPrep #FMGE2025 #USMLE2025 #КлиническаяМед...