远东理论统计杂志
第16卷第2期第353-361页(2005年7月)
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FEV回归模型的通用性1-哮喘儿童的测量
梅丽莎·奈勒(美国)、本杰明·拉比(美国),斯科特·韦斯(美国)和克里斯托夫·兰格(美国)
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摘要: 大型哮喘的规模研究通常依赖于肺功能测量,如1秒用力呼气量(FEV1)评估哮喘的严重程度。然而,它是普遍接受的预测方程来自一个民族的人口不能概括为其他自我指定的种族人口(参考PubMed ID1952453). 因此,可以使用预测FEV的百分比1作为一个肺功能测定可能不是最佳的基于人群的研究。我们对此进行了检查正式使用儿童哮喘数据管理计划(CAMP),一个多中心,随机临床试验,包括1041轻度至中度哮喘儿童。新建FEV预测方程1是为三个自行指定的项目开发种族(白种人、非裔美国人和西班牙裔)。
残差之间的相关性每个新回归模型和预测FEV的标准百分比1基于正常的白种人进行了检查。有很强的相关性在所有百分比的残差中基于该数据集的预测模型;然而,标准之间的相关性预测FEV的百分比1基于正常受试者和所有种族特定模型很低。因此,预测FEV的百分比1基于正常受试者并非最佳本研究的表型。
自FEV以来1取决于身高、体重、,环境暴露、遗传学等。,相关协变量的直接调整而不是使用百分比进行间接调整预测FEV的1可能是最大规模哮喘的有效测量研究。 |
关键词和短语:回归分析,混杂,模型建立,哮喘。 |
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