罕见事件时间序列分析中对数线性分段回归的因变量选择

机器算法验证 时间序列 流行病学 监控
2022-04-19 03:44:17

我的办公室打算在医院实施一揽子感染控制措施,看看是否能有效降低某些病原体的感染率。计量单位为“每千病床日病例数”。我们选择了4个病房实施12个月的控制措施,每月进行测量,但是从目前的感染数据来看,即使这些病房被认为是感染人数最多的病房,它们仍然被认为是相对干净的,因为他们有几个月的利率为零。我创建了一个回归模型,显示他们是否设法减少了 50% 的感染,并且模型中的 beta(包含三个变量)在统计上不显着。我的同事们担心,在所有这些辛勤的工作中,

对于罕见事件的时间序列,是否有任何替代结果测量,甚至替代统计方法?谢谢!

1个回答

我认为您得出的结论是正确的,即在 12 个月内从 4 个病房中找到“具有统计意义”的结果几乎没有希望。当然,这并不意味着控制措施不起作用——只是您的样本量太小(而且变异性太大),没有太多机会找到它起作用的证据。我想已经进行了更大规模的研究,并且至少存在一些关于哪些控制措施有效的证据,并且您应该假设相同的措施也将在您的医院中起作用,除非您有充分的理由认为它不同。

在您的一家医院中,与其将 p 值视为“底线”,我认为您最好将其视为绩效监控。我快速搜索了一下,发现了医院感染协会关键指标联合工作组 2004 年的一份报告这可能是一个起点。