Salut,
Je dois normaliser les scores de risque de mortalité. L’un s’appelle RePEAT ou PRISM et l’autre s’appelle PIM. La répétition/prisme a lieu aux urgences et le PIM est mesuré dans l'unité de soins intensifs pédiatriques à l'admission.
Aucune idée maintenant de les normaliser.
toute aide appréciée!
Merci, .
Donc, rien qu'en regardant les données, il semble qu'il y ait des valeurs aberrantes assez importantes, et ces valeurs aberrantes ne sont pas vraiment prises en compte par la normalisation. Cela signifie que dans toutes vos colonnes « delta », il y a aussi de grosses valeurs aberrantes. Les valeurs aberrantes vont affecter les tests statistiques qui supposent que les données sont normalement distribuées. Ce n’est pas un obstacle, mais quelque chose qui doit être pris en compte avant de faire des comparaisons entre les groupes.
En parlant de groupes, il existe un croisement entre les niveaux de consultation assignée et de consultation reçue. Cela signifie que la consultation attribuée doit être imbriquée dans la consultation reçue.
Une façon de voir la structure des données consiste à utiliser le graphique de variabilité. Le script permettant de reproduire la figure ci-dessous est inclus en bas. Téléchargez le script, créez la table : 11.16data.analysis.standardized.delta.calc.jmp la table principale (cliquez dessus) puis exécutez le script.
ou créez une nouvelle fenêtre de script, collez le JSL ci-dessous dans la fenêtre de script et exécutez-le à partir de là.
Sans faire de calculs, vous pouvez commencer à voir les différences entre la télémédecine et le téléphone en fonction de la source. Standardiser et normaliser les données peut vous montrer une image différente, mais le simple fait de regarder les données brutes est souvent utile.
Variability Chart(
Y( :sPIM2ROM ),
X( :consult_received, :consult_assigned ),
Model( "Nested" ),
Std Dev Chart( 0 ),
Mean Plots( 1 ),
Column Switcher(
:sPIM2ROM,
{:calc.prisa2_score, :sPRISA, :calc.RePEAT_score_817, :sRePEAT, :vps.PIM.2.ROM, :sPIM2ROM,
:Name( "Box Cox[sPIM2ROM]" ), :vps.PIM.3.ROM, :sPIM3ROM, :Name( "delta sPRISA -sPIM2ROM" ),
:Name( "delta sPRISA- sPIM3ROM" ), :Name( "Delta sRePEAT-PIM2ROM" ), :Name( "delta sRePEAT- PIM3ROM" )}
)
)
j'espère que cela vous aidera... je ne sais pas comment joindre des fichiers .jrp
merci! J'ai donc un risque de scores de mortalité aux urgences et un risque de scores de mortalité à l'USIP. les scores ER sont appelés RePEAT et PRISM. J'essaie de voir s'il existe une association entre tout changement dans les scores de risque de mortalité des enfants aux urgences qui ont ensuite été admis à l'USIP. Je regarde s'il y a des différences entre le type de consultation utilisé (télémédecine vs téléphone). mon hypothèse est que la télémédecine a peut-être conduit à une plus grande diminution du risque de mortalité.
donc. J'ai les scores de 345 patients. Je les ai standardisés dans Excel à l'aide de la fonction standardiser parce que c'est ce que le Dr Google a dit de faire, puis je les ai soustraits (PIM - PRISM) et (PIM - RePEAT).
maintenant je vais faire un test de Wilcoxon pour voir s'il y a des différences significatives entre la cohorte télémed ou téléphonique.
suis-je sur la bonne voie ? Je fais un peu ça en volant à l'aveugle.
Donc, je ne sais pas exactement (ou approximativement) ce que vous faites. Mais cela peut être très facile ou très difficile.
Les choses faciles à essayer sont de normaliser à une norme, ou peut-être de normaliser à la moyenne, ou de passer à 0-1.
Ou peut-être un poids par score ?
Pourriez-vous expliquer le problème de manière un peu plus générale ? Peut-être avec un petit exemple ?
: )
