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Comment déconseiller la régression linéaire sur scores

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linéaire - Comment déconseiller la régression linéaire sur scores Empty Comment déconseiller la régression linéaire sur scores

Message par zezima le Mar 26 Nov 2019 - 8:47

Bonjour,

Je travaille sur de la neurologie, sur deux deltas de scores allant de -2 à 2 [-2; -1; 0; 1; 2].
Les deltas sont calculés entre la fin de l'étude et le début de l'étude (dernière visite moins première visite).
Un delta négatif indique une amélioration psychologique du patient.
Un delta de 0 indique une stabilité psychologique du patient.
Un delta positif indique une aggravation psychologique du patient.

L'objectif est de savoir si l'amélioration psychologique d'un score est liée à l'amélioration psychologique du second score.

Notre équipe stat veut faire une régression logistique en découpant un score en [Amélioration (-2; -1) vs Stabilité/Aggravation (0; 1; 2)] et en le comparant au second score.
Les cliniciens veulent absolument faire une régression linéaire sur ces deux scores et calculer un coefficient de corrélation.

Etant donné que l'étendue des scores est très faible et qu'on ne travaille pas sur de la donnée continue, quels sont les bons arguments pour convaincre les cliniciens de ne pas faire une régression linéaire sur des scores ? (d'ailleurs n'est-ce pas interdit de faire des régressions linéaires sur des scores ?)

On a pensé à mettre en évidence le faire qu'on ne peut pas respecter l'hypothèse de linéarité mais à part ça, on n'a pas d'arguments.

Merci
zezima
zezima

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Message par c@ssoulet le Mar 26 Nov 2019 - 12:53

Avec la régression logistique tu vas perdre de l'information. Tu regardes si le second score est un bon prédicteur du caractère "amelioration" codé en oui/non
Tu perds donc la notion d'intensité de l'amélioration (reflétée par le premier score dans la mesure ou un score -2 reflète une amélioration clinique supérieure au score -1)

Ca se comprend que les cliniciens veuillent la réponse la plus fine possible, et pensent donc à quelque chose qui tourne autour de la régression lineaire qui, dans leur tête, leur permettra de pouvoir interpréter la notion d'intensité.

Reste à leur en exposer les limites. Notamment, si on met de côté le fait que les donnés ne soient pas continues, que chaque "saut" reflète une amélioration clinique de la même intensité. En clair, si on passe de 2 à 1, ou de 1 à 0, ou de 0 à -1, ou de -1 à -2, es-e que ca reflète à chaque fois une amélioration d'une intensité comparable cliniquement ? Es ce que si je saute de 2 ca veut toujours dire la même chose (passer de +1 à -1 est un gain clinique d'une intensité similaire à passer de 0 à -2 ?)
Si la réponse est non c'est un argument fort pour ne pas étudier la corrélation. Si la réponse est oui à peu près, alors pourquoi pas jeter un oeil ?
Et à ce moment là pourquoi ne pas faire les 2? En première analyse la regression logistique, et en exploratoire la régression lineaire


c@ssoulet

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Message par niaboc le Mar 26 Nov 2019 - 22:59

Bonjour,

sinon tester une régression logistique ordinale à odds-ratio cumulatifs? Mais l'interprétation sera peut-être délicate...

Niaboc
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Message par zezima le Ven 3 Jan 2020 - 13:36

Bonjour, merci à tous les deux pour vos réponses.
Veuillez m'excuser pour mon retard tardif, mon esprit était ailleurs.

c@ssoulet a écrit:(passer de +1 à -1 est un gain clinique d'une intensité similaire à passer de 0 à -2 ?)
Non ça ne revient pas au même mais le fait de garder trop de granularité (modalités) va également biaiser la lecture étant donné que plusieurs modalités sont très faibles en termes de sample-size.

En fait on préfère éviter de faire les deux (linéaire et logistique) pour ne pas "laisser le choix", la régression linéaire rejette beaucoup plus l'hypothèse nulle sur cet exemple et donc c'est le risque que les cliniciens choisissent d'utiliser les résultats des régressions linéaires.

Au final on a préféré présenter la régression logistique puis accompagner de manière descriptive (sans p-value) la régression linéaire, un peu comme ce que tu préconisais c@ssoulet.

niaboc a écrit:sinon tester une régression logistique ordinale à odds-ratio cumulatifs?
En effet, ça nous a traversé l'esprit et c'est une analyse intéressante.
Cependant l'hypothèse d'odds proportionnels est difficile à vérifier étant donné notre faible sample-size sur les modalités extrêmes. Nous n'avons malheureusement pas d'historique sur d'autres études nous permettant d'avoir une intuition autour de cette hypothèse.

Merci pour vos réponses
zezima
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