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confronto dei metodi per i dati censurati

Ciao gruppo,

 

Vorrei confrontare i metodi analitici con censura di intervalli (limite di quantificazione - limite superiore di quantificazione). Quindi ho osservazioni con valori (LOQ) e >120 (LOQ superiore). Di solito andrebbe bene Bland-Altman, ma in questo caso non ne sono sicuro.

Alcune persone suggeriscono per il valore più basso di sostituire le osservazioni BQL con LOQ/2. Ma che dire del LOQ superiore?

Al JMP Discovery Summit 2014 si è discusso dei dati censurati ( https://community.jmp.com/kvoqx44227/attachments/kvoqx44227/discovery-2014-content/53/1/Discovery%20Summit%202014%20(Your%20Data%20Is%20Censored).pdf ) ma in questo documento viene spiegato poco.

Qualche suggerimento su come gestire questi dati?

 

Grazie in anticipo per qualsiasi input

 

Dave

 

Re: confronto dei metodi per i dati censurati

Sfortunatamente, la regressione generalizzata non può gestire errori sia in X che in Y. Al momento, solo Bivariata può gestire un caso del genere utilizzando il comando Adatta ortogonale. Il confronto dei metodi prevede un'analisi di regressione di un nuovo test rispetto a un test standard. Entrambi i test presentano errori.

Re: confronto dei metodi per i dati censurati

Bene, per me questo è un nuovo campo di ricerca e sto imparando. Ma la prima cosa che mi è venuta in mente riguarda queste osservazioni particolari. Si prega di dare un'occhiata alla tabella seguente, che rappresenta le misurazioni della concentrazione nelle stesse unità con due metodi diversi. hanno LOQ diversi:

Metodo A	Metodo B
6.8	9.8
<0,1	<0,035
1.5	<0,035
5.4	7.2
9.9	9.1
5	6
2	2.9
6.9	13.9
<0,1	<0,035
<0,1	<0,035
<0,1	0,34
<0,1	<0,035
<0,1	<0,035
<0,1	0,49
<0,1	<0,035
<0,1	<0,035
4	1.9
6.7	3
6.8	5.2
0,3	<0,035
6.3	3.5
3.2	3
>10	>15
6.7	1.2
7.8	1.5
6.5	4.1
4	2.5
5.1	1.9
3.6	3.9
1.2	0,8

 

Se devo scartare queste osservazioni, sarà circa il 30% del mio set di dati perché dovrà essere a coppie per un'analisi comparativa. Ma osservando da vicino si può vedere che nella maggior parte delle osservazioni

Un pensiero iniziale può essere, ok, quindi l'osservazione è rispettivamente superiore a 10 e 15 unità, quindi questa osservazione ha almeno 10 unità per un metodo e 15 unità per l'altro. Queste sono informazioni utili, no?. D'altra parte, <0,035 non può o non deve essere sostituito da 0,035, vero? Come detto prima, alcuni autori usano LOQ/2 per questi valori, altri usano 0, altri scartano l'informazione.

 

Migliore,

 

Davide

Re: confronto dei metodi per i dati censuratiCiao David,
No, questo non è possibile in JMP. In effetti, non sono sicuro che sia possibile analizzare i dati censurati sia a sinistra che a destra in Gen Reg in JMP Pro. Puoi sicuramente fare l'uno o l'altro. Ma non entrambi. Puoi eseguire l'intervallo censurato in Gen Reg. Ma, come dice Mark, non è quello che hai.
Penso che potresti dover pensare a una soluzione diversa.
Ha senso utilizzare campioni esterni a LoQ per il confronto dei metodi? In che modo questo ti aiuta a rispondere alla domanda "i miei metodi sono equivalenti?"
Re: confronto dei metodi per i dati censurati

Grazie Phil!

 

Ho JMP 13, non JMP Pro. È possibile ottenere questo risultato utilizzando Stima modello e selezionando Modello lineare generalizzato? come inseriresti questi valori nel database e definiresti le informazioni sulla colonna?

Re: confronto dei metodi per i dati censurati

Ciao David,

 

Potrebbe essere utile sapere che la piattaforma di regressione generalizzata in JMP Pro può gestire i dati censurati. Potresti usarlo per provare a confrontare le medie delle due tecniche di misurazione delle proteine, inclusi i dati LoQ.

 

Saluti,
Fil

Re: confronto dei metodi per i dati censurati

Ciao ancora Marco,

 

grazie per i tuoi utili commenti Comprendo l'uso della distribuzione della vita per l'analisi della sopravvivenza e i miei dati sono effettivamente diversi da questi casi. Si tratta solo di scoprire se esiste un metodo in grado di trarre vantaggio da tali valori al di sotto e al di sopra dei LOQ anziché semplicemente scartarli. L'analisi di sopravvivenza tiene conto dei dati censurati e volevo scoprire se esiste qualcosa di simile nell'analisi comparativa dei metodi. Per quanto mi risulta, il problema di Jose a pagina 13 afferma che la questione interessante è se entrambi gli analizzatori eseguono lo stesso, quando ci sono diverse osservazioni al limite di rilevamento di 0,05. Questi non sono dati di sopravvivenza, vero?

Dalla letteratura le persone utilizzano diversi approcci per gestirli. Alcuni scartano direttamente questi valori. Altri li trasformano (come commentato in precedenza) per avere qualcosa come un valore approssimativo, che come hai perfettamente menzionato può introdurre qualche pregiudizio. Ma c’è un compromesso tra l’introduzione di qualche pregiudizio ai margini piuttosto che l’eliminazione delle osservazioni. Potresti avere la situazione di uno studio clinico in cui hai 20 pazienti e 6 o 7 di loro hanno una concentrazione misurata inferiore al LOQ per uno degli analizzatori ma hanno misurazioni del 100% entro l'intervallo sull'altro. È difficile semplicemente buttarli via.

Davide

Re: confronto dei metodi per i dati censurati

Sì, ho letto l'articolo di Jose prima di rispondere alla tua domanda. L'unica somiglianza tra la sua analisi dei dati e la tua è che entrambi avete censurato i dati. IL Distribuzione della vita la piattaforma ha lo stesso scopo di quella di Distribuzione piattaforma, ma è estesa per fornire diversi modelli di distribuzione e risultati comunemente attesi dall'analisi di tempo per l'evento dati.(Pensa all'analisi di sopravvivenza o di affidabilità.) Utilizzeresti entrambi Distribuzione O Distribuzione della vita modellare la distribuzione dei test? Vuoi confrontare la distribuzione dei valori dei due test?

Re: confronto dei metodi per i dati censurati

Caro Marco, grazie per il tuo utilissimo contributo. Mi chiedo se hai avuto il tempo di leggere il documento del JMP Discovery Summit a cui faccio riferimento nel mio post originale. A pagina 13 e 14, José G Ramirez sembra discutere proprio di un problema simile che sto affrontando. Ed esegue quella che penso sia un'analisi della distribuzione della vita.

 

Davide

Re: confronto dei metodi per i dati censurati

La mia domanda era semplicemente sapere quali metodi intendevi utilizzare.

Sfortunatamente, la maggior parte dei metodi statistici non riconosce la censura.La maggior parte dei confronti che conosco (ad esempio, CLSI), quindi, omettono dati che vanno oltre l'intervallo quantitativo del test. È possibile confrontare separatamente la capacità di rilevamento e la linearità dei due test.

Re: confronto dei metodi per i dati censurati

Caro Marco,

 

grazie per la risposta e per aver chiarito la natura dei dati, lo terrò a mente.

 

Per quanto riguarda la tua domanda, non sono sicuro di aver capito bene. Ho due metodi quantitativi per rilevare le proteine e voglio confrontarli. Se non sbaglio i metodi più appropriati (o almeno alcuni che ho trovato in letteratura) per confrontare tali misurazioni sono i grafici di Bland-Altman e la regressione di Passing-Bablok. È corretto? Qualche altro metodo che puoi suggerire?

Capisco che la sostituzione dei dati introduce distorsioni, ma come posso analizzare i dati con risultati "minore di" o "maggiore di"? Non posso ignorarlo perché fornisce informazioni preziose (principalmente assenza di proteine ma anche grandi quantità di proteine)

Migliore,

Davide

Re: confronto dei metodi per i dati censurati

I tuoi dati lo sono non intervallo censurato. Le tue osservazioni che sono < LOQ lo sono lasciato censurato e le tue osservazioni che sono > LOQ lo sono giusto censurato . Le tue osservazioni tra questi limiti sono esatte.

Non utilizzare LOQ/2 per le osservazioni censurate a sinistra come questa ad hoc la sostituzione influenzerà le tue risposte.

Come si "confrontano due metodi analitici?"