Un vaste ensemble de données de plus de 200 000 patients provient de 125 hôpitaux. J'analyse la différence des résultats (mortalité (nominale) et durée du séjour (continu) en fonction de la source d'admission. Les autres variables prédictives comprennent l'âge, les catégories diagnostiques, la gravité du score de la maladie, etc.
J'ai besoin d'un compte ou d'un regroupement de sites. Je peux le faire en ajoutant l'ID de site dans le modèle Fit ... Je peux également en faire un effet aléatoire en lisant sur l'un des messages de discussion.
Je voulais m'assurer que cette méthode est appropriée pour tenir compte du clustering. Je vais faire une régression linéaire par régression logistique standard des moindres carrés et nominale.
merci d'avoir regardé dedans
Oui, il semble qu'un modèle de régression logistique avec des covariables et un site dans le prédicteur linéaire soit approprié. Vous pouvez également inclure des termes croisés pour les effets d'interaction potentiels tels que la durée du séjour sur un site particulier.
