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comparación de métodos para datos censurados

Hola grupo,

 

Me gustaría comparar los métodos analíticos que están censurados por intervalos (límite de cuantificación - límite superior de cuantificación). Entonces tengo observaciones con valores de . (LOQ) así como >120 (LOQ superior). Normalmente Bland-Altman sería suficiente, pero en este caso no estoy seguro.

Algunas personas sugieren, para el nivel más bajo, sustituir las observaciones BQL por LOQ/2. Pero ¿qué pasa con el LOQ superior?

En la JMP Discovery Summit 2014 hubo un debate sobre los datos censurados ( https://community.jmp.com/kvoqx44227/attachments/kvoqx44227/discovery-2014-content/53/1/Discovery%20Summit%202014%20(Your%20Data%20Is%20Censored).pdf ) pero se explica poco en este documento.

¿Alguna sugerencia sobre cómo manejar estos datos?

 

Gracias de antemano por cualquier aporte.

 

dave

 

Re: comparación de métodos para datos censurados

Desafortunadamente, la regresión generalizada no puede solucionar errores tanto en X como en Y. En este momento, solo Bivariado puede manejar este caso usando el comando Ajustar ortogonal. La comparación de métodos implica un análisis de regresión de un nuevo ensayo frente a un ensayo estándar. Ambos ensayos tienen errores.

Re: comparación de métodos para datos censurados

Bueno, para mí este es un nuevo campo de investigación y estoy aprendiendo. Pero lo primero que me vino a la mente fue sobre estas observaciones especiales. Eche un vistazo a la siguiente tabla, que representa mediciones de concentración en las mismas unidades mediante dos métodos diferentes. Tienen diferentes LOQ:

Método A	Método 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

 

Si tengo que descartar estas observaciones, será ~30% de mi conjunto de datos porque tendrá que ser por pares para un análisis comparativo. Pero mirando de cerca se puede ver que en la mayoría de las observaciones

Una idea inicial puede ser, bueno, entonces la observación está por encima de 10 y 15 unidades respectivamente, por lo que esta observación tiene al menos 10 unidades para un método y 15 unidades para el otro. Esta es información útil, ¿no? Por otro lado, <0,035 no puede o no debe sustituirse por un 0,035, ¿verdad? Como se dijo antes, algunos autores usan LOQ/2 para estos valores, otros usan 0, otros descartan la información.

 

Mejor,

 

David

Re: comparación de métodos para datos censuradosHola David,
No, esto no es posible en JMP. De hecho, no estoy seguro de que sea posible analizar datos censurados tanto por la izquierda como por la derecha en Gen Reg en JMP Pro. Definitivamente puedes hacer uno u otro. Pero no ambos. Puedes hacer intervalos censurados en Gen Reg. Pero, como dice Mark, eso no es lo que tienes.
Creo que es posible que debas pensar en una solución diferente.
¿Tiene sentido utilizar muestras que están fuera del LoQ para la comparación de métodos? ¿Cómo le ayuda eso a responder la pregunta "¿son mis métodos equivalentes?"
Re: comparación de métodos para datos censurados

Gracias Phil!

 

Tengo JMP 13, no JMP Pro. ¿Se puede lograr esto usando Ajustar modelo y seleccionando Modelo lineal generalizado? ¿Cómo ingresaría estos valores en la base de datos y definiría la información de la columna?

Re: comparación de métodos para datos censurados

Hola David,

 

Puede resultar útil saber que la plataforma de regresión generalizada de JMP Pro puede manejar datos censurados. Puede utilizar esto para intentar comparar las medias de las dos técnicas de medición de proteínas, incluidos los datos LoQ.

 

Saludos,
filo

Re: comparación de métodos para datos censurados

Hola de nuevo Marcos,

 

gracias por tus útiles comentarios. Entiendo el uso de la distribución de vida para el análisis de supervivencia y mis datos son realmente diferentes a esos casos. Es sólo cuestión de descubrir si existe un método que pueda aprovechar esos valores por debajo y por encima de los LOQ en lugar de simplemente descartarlos. El análisis de supervivencia admite datos censurados y quería saber si hay algo similar en el análisis de comparación de métodos. A mi entender, el problema de José en la página 13 establece que la cuestión de interés es si ambos analizadores realizan lo mismo, cuando hay varias observaciones en el límite de detección de 0,05. Estos no son datos de supervivencia, ¿verdad?

En la literatura, la gente utiliza varios enfoques diferentes para manejarlos. Algunos descartan directamente estos valores. Otros los transforman (como comentamos anteriormente) para tener algo como valor aproximado, lo que como perfectamente bien mencionas puede introducir algún sesgo. Pero existe un equilibrio entre introducir cierto sesgo en los bordes en lugar de descartar las observaciones. Es posible que se encuentre en la situación de un estudio clínico en el que tiene 20 pacientes y 6 o 7 de ellos tienen una concentración medida por debajo del LOQ para uno de los analizadores, pero tienen mediciones del 100% dentro del rango en el otro. Es difícil simplemente tirarlos.

David

Re: comparación de métodos para datos censurados

Sí, leí el artículo de José antes de responder a tu pregunta. La única similitud entre su análisis de datos y el suyo es que ambos han censurado datos. El Distribución de vida plataforma tiene el mismo propósito que el de la Distribución plataforma, pero se amplía para proporcionar diferentes modelos de distribución y resultados que comúnmente se esperan del análisis de hora del evento datos.(Piense en un análisis de supervivencia o de confiabilidad). ¿Utilizaría cualquiera de los dos? Distribución o Distribución de vida modelar la distribución de los ensayos? ¿Quiere comparar la distribución de valores de los dos ensayos?

Re: comparación de métodos para datos censurados

Estimado Mark, gracias por tu aporte tan útil. Me pregunto si tuvo tiempo de leer el documento de la JMP Discovery Summit al que me refiero en mi publicación original. En las páginas 13 y 14, José G Ramírez parece estar discutiendo un problema similar al que me enfrento. Y realiza lo que creo que es un análisis de distribución de vida.

 

David

Re: comparación de métodos para datos censurados

Mi pregunta era simplemente saber qué métodos pensaba utilizar.

Desafortunadamente, la mayoría de los métodos estadísticos no reconocen la censura.Por lo tanto, la mayoría de las comparaciones que conozco (p. ej., CLSI) omiten datos que están más allá del rango cuantitativo del ensayo. Puede comparar la capacidad de detección y la linealidad de los dos ensayos por separado.

Re: comparación de métodos para datos censurados

Querida marca,

 

Gracias por tu respuesta y por aclarar la naturaleza de los datos, lo tendré en cuenta.

 

Respecto a tu pregunta, no estoy seguro de haberlo entendido bien. Tengo dos métodos cuantitativos para detectar proteínas y quiero compararlos. Si no me equivoco, los métodos más apropiados (o al menos algunos de los que he encontrado en la literatura) para comparar tales mediciones son los gráficos de Bland-Altman y la regresión de Passing-Bablok. ¿Es esto correcto? ¿Algún otro método que puedas sugerir?

Entiendo que la sustitución de datos introduce un sesgo, pero entonces, ¿cómo puedo analizar datos con resultados "menores que" o "mayores que"? No puedo simplemente ignorarlo ya que proporciona información valiosa (principalmente ausencia de proteínas pero también grandes cantidades de proteínas, por otro lado)

Mejor,

David

Re: comparación de métodos para datos censurados

Tus datos son no intervalo censurado. Sus observaciones que son < LOQ son izquierda censurada y sus observaciones que son > LOQ son derecho censurado . Sus observaciones entre estos límites son exactas.

No utilice LOQ/2 para las observaciones censuradas por la izquierda, ya que esto ad hoc la sustitución sesgará sus respuestas.

¿Cómo se "comparan dos métodos analíticos"?