Maximizing power in seroepidemiological studies through the use of the proportional odds model.
Maximizing power in seroepidemiological studies through the use of the proportional odds model.
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DOI：
10.1111/j.1750-2659.2007.00014.x
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发表时间：
2007-05
影响因子：
4.4
通讯作者：
Gray, Gregory C.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Capuano, Ana W.;Dawson, Jeffrey D.;Gray, Gregory C.
人畜共患流感和其他传染病的流行病学研究往往依赖于抗体滴度水平的分析。在大多数这些研究中，抗体滴度数据基于选定的临界点进行二分，并使用传统的二元逻辑回归进行分析。然而，临界点通常是任意的，特别是那些选择用于罕见疾病或血清学检测不完善的感染的临界点。或者，数据可以保留原始形式，作为抗体滴度的顺序水平，并使用比例优势模型进行分析。我们展示了为什么这种方法产生上级功率来检测风险因素。此外，我们说明了使用比例优势模型与人畜共患流感抗体滴度数据的分析的优点。
Epidemiological studies of zoonotic influenza and other infectious diseases often rely upon analysis of levels of antibody titer. In most of these studies, the antibody titer data are dichotomized based on a chosen cut‐point and analyzed with a traditional binary logistic regression. However, cut‐points are often arbitrary, particularly those selected for rare diseases or for infections for which serologic assays are imperfect. Alternatively, the data can be left in the original form, as ordinal levels of antibody titer, and analyzed using the proportional odds model. We show why this approach yields superior power to detect risk factors. Additionally, we illustrate the advantages of using the proportional odds model with the analyses of zoonotic influenza antibody titer data.
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