hoi qui logistic da thuc

SỬ DỤNG HỒI QUI LOGISTIC ĐA THỨC TRONG NGHIÊN CỨU Y HỌC Multinomial logistic regression www.bsrang.blogspot.com Mô hình hồi qui tuyến tính dùng để xem xét mối quan hệ tuyến tính giữa

SỬ DỤNG HỒI QUI LOGISTIC ĐA THỨC TRONG

NGHIÊN CỨU Y HỌC (Multinomial logistic regression)

www.bsrang.blogspot.com

Mô hình hồi qui tuyến tính dùng để xem xét mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc y và biến độc lập x đều là biến định lượng Ví dụ cân nặng theo chiều cao, phương trình có dạng đường thẳng như sau::

y (cân nặng) =βx (chiều cao) +

Mô hình hồi qui logistic nhị thức (binary logistic) để xem xét mối quan hệ giữa biến phụ thuộc là biến định tính nhị phân (ví dụ: sống/chết) và biến độc lập có thể là biến định lượng hoặc biến định tính và phương trình liên hệ có dạng:

Log(odds)= β 1 x 1 + β 2 x 2 + +(trong đó x1 , x2, là các biến độc lập và

Odds= p/1-p) Ví dụ: p là xác suất tử vong thì 1-p là xác suất còn sống

Mô hình hồi qui logistic đa thức (multinomial logistic) tương tự như mô

hình hồi qui logistic nhị thức nhưng biến phụ thuộc là biến định tính có lớn hơn 2 trạng thái (hoặc mức) Ví dụ (khỏi bệnh, thương tật, tử vong) hoặc (tốt, trung bình, xấu)

Sau đây là 1 ví dụ phân tích hồi qui logistic đa thức trong SPSS

Tìm sự liên hệ giữa cân nặng, triệu chứng thiếu máu của các bà mẹ mang thai và trẻ sinh ra nhẹ cân Biến phụ thuộc (kết cục) sinh nhẹ cân là biến định tính, được chia làm 3 mức: bình thường (>2500g), nhẹ cân trung bình (1500-2500g) và nhẹ cân nặng (< 1500)

Nhập số liêu vào SPSS như sau:

Cột 1: mã BN

Cột 2: Cân nặng của mẹ (biến số)

Cột 3: Triệuchứng thiếu máu của mẹ (biến nhị phân 0 và 1)

Cột 4 : Biến kết cục sinh nhẹ cân có 3 mức (0: bình thường; 1: nhẹ cân trung bình; 2: nhẹ cân mức độ nặng)

Vào menu: Analyze> Regression>Multinomial Logistic

Vào màn hình Multinomial Logistic Regression

Chuyên biến nhecan vào ô biến phụ thuộc (Dependent)

Chuyển biến thieumau(biến nhị phân) vào ô Factor(s) và biến cannang vào ô Covariate

Nhấn vào hộp thoại Reference Category, chọn mức tham khảo là first

category, có mã nhecan=0 (cân nặng bình thường) như hình sau:

Nhắp Continue, nhấn OK cho kết quả sau:

Các bảng trên mô tả sự phù hợp của mô hình, nói chung trị số -2 Log

likelihood càng nhỏ sự phù hợp mô hình càng lớn Còn trị pseudo- R2 gần

tương tự như R2 trong mô hình hồi qui tuyến tính

Và cuối cùng là bảng kết quả gồm 2 hàng 9 cột

Hàng có số 1 (nhẹ cân trung bình) các biến dự đoán (cân nặng mẹ, thiếu máu) được so sánh với mức tham khảo là 0 (cân bình thường)

Hàng có số 2 (nhẹ cân mức độ nặng) các biến dự đoán (cân nặng mẹ, thiếu máu) được so sánh với mức tham khảo là 0 (cân bình thường)

Cột 1: gồm các biến dự đoán (cân nặng mẹ và thiếu máu)

Cột 2 : B là hệ số hồi qui

Cột 3: Sai số chuẩn

Cột 4: Trị của Wald test tương tự 2(chi square) trong mô hình hồi qui tuyến tính

Cột 5: df (bậc tự do)

Cột 6: Sig (ý nghĩa thống kê)

Cột 7: Exponent của hệ số hồi qui B ở cột 2 (eB

) Cột 8-9: khoảng tin cậy 95% của OR

Diễn dịch kết quả trên như sau:

Nếu gọi p1 là xác suất trẻ nhẹ cân trung bình (1500-2500g)

p2 là xác suất trẻ nhẹ cân mức độ nặng ( <1500g)

p0 là xác suất trẻ có cân nặng bình thường (>2500g)

Log (p 1 /p 0 )= 15,2 - 0,25xcannang - 2.6x thieumau

Nếu mẹ không bị thiếu máu thì log(p1/p0) giảm được 2,6 hoặc tỉ số OR=0,07 (p=0,05) hoặc nói cách khác nếu mẹ không bị thiếu máu thì nguy cơ sinh nhẹ cân trung bình (1500-2500g) giảm 93%

Nếu mẹ có cân nặng bình thường thì log(p1/p0) giảm được 0,25 hoặc tỉ số OR=0,77(KTC95%: 0,54-1,10) (p=0.16), vì vậy không có sự liện hệ giữa cân nặng mẹ và sinh con nhẹ cân mức độ trung bình (OR=0,77 và p=0,16)

Log(p 2 /p 0 ) =42,7 - 0,77x cannang- 4,6 x thieumau

Nếu mẹ không bị thiếu máu thì log(nhẹ cân mức độ nặng) giảm được 4,6 hoặc tỉ số OR=0,01 (p=0,011), nói cách khác mẹ không bị thiếu máu giảm nguy cơ sinh nhẹ cân mức độ nặng (<1500) là 99% Còn nếu mẹ không thiếu máu, thì khi cân nặng mẹ tăng 1 đơn vị thì giảm nguy cơ log(odds) là 0,77 và

OR=0,46 (p=0,016) hoặc nói cách khác nếu mẹ tăng 1 kg thì giảm nguy cơ sinh nhẹ cân mức độ nặng là 54%

Tóm lại mẹ có thiếu máu làm tăng nguy cơ sinh trẻ nhẹ cân ở cả 2 mức

độ trung bình (0,05) và nặng (p=0,01), còn mẹ có cân nặng thấp không làm tăng nguy cơ sinh con nhẹ cân với mức độ trung bình (p=0,16)

BS Nguyễn ngọc Rạng, website: bvag.com.vn