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OR inverse de l'analyse univariée

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analyse - OR inverse de l'analyse univariée Empty OR inverse de l'analyse univariée

Message par gstat le Mar 30 Sep 2014 - 9:26

Bonjour,

Mon objectif est de déterminer les facteurs prédicteurs de décès des patients atteints de fibrillation auriculaire.
J'ai un grand échantillon de 500 000 patients (dont 9% de patients décédés).

Mes variables sont l'age (3 classes), le sexe (1/2), l'hypertension, diabète, obésité, problèmes rénales... (qui sont toutes des variables binaires 0/1)

J'ai réalisé une analyse univariée pour toutes mes variables : régression logistique Y=décès et x= ma variable.
Les variables significatives ont été introduites dans le modèle multivarié.
J'ai utilisé la méthode backward pour obtenir le modèle final (AUC=0.6932).

Voici mon problème :
Dans l'analyse univariée, l'hypertension est significatif avec un OR de 1,16 [1,14-1,19].
Dans l'analyse multivariée, l'hypertension est retenu dans le modèle final avec un OR de 0,8.
Ma conclusion serait que l'hypertension est un facteur protecteur du décès chez les patients atteints de fibrillation auriculaire.
Cliniquement c'est étrange...
Est ce que statistiquement il est possible d'obtenir un OR "inverse" de l'univariée à la multivariée?
Auriez-vous une explication?

Je vous remercie par avance de votre aide.
Gwendoline

gstat

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analyse - OR inverse de l'analyse univariée Empty Re: OR inverse de l'analyse univariée

Message par c@ssoulet le Mer 1 Oct 2014 - 8:51

Il faut probablement chercher l'explication du côté de la multicolinéarité: la reg. logistique y est sensible et il est donc important que les variables prévisionnelles ne soient pas trop fortement corrélées entre elles.

HTA, diabète, obésité, IR... toutes ces pathologies sont très fortement corrélées entre elles....

c@ssoulet

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Message par gstat le Mer 1 Oct 2014 - 12:05

Merci pour votre aide, je vais chercher de ce côté.
Je pense essayer une classification ascendante hiérarchique pour obtenir des clusters et réduire mon nombre de variables.

gstat

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Message par bloup le Ven 3 Oct 2014 - 6:19

Dans le cas de multicolinéarité, une approche par régression PLS pourrait être tentée.

bloup

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