プールされたロジスティック回帰と時間依存性コックス回帰分析との関係：Framingham Heart Study

Framingham Heart Studyデータの標準分析は、心血管疾患などのイベントの発生を観察するために、これらの測定時間の間の追跡調査で2年ごとにリスク因子または共変量が測定される一般化された人年間アプローチです。複数の間隔での観測は単一のサンプルにプールされ、リスク要因をイベントの発生に関連付けるためにロジスティック回帰が採用されています。このプールされたロジスティック回帰は、時間依存の共変量COX回帰分析に近いことを示します。さまざまなサンプルサイズとイベントの割合をカバーする数値例は、Framingham研究に典型的な状況でこの関係の近さを示しています。関係の証明と必要な条件は付録に記載されています。

A standard analysis of the Framingham Heart Study data is a generalized person-years approach in which risk factors or covariates are measured every two years with a follow-up between these measurement times to observe the occurrence of events such as cardiovascular disease. Observations over multiple intervals are pooled into a single sample and a logistic regression is employed to relate the risk factors to the occurrence of the event. We show that this pooled logistic regression is close to the time dependent covariate Cox regression analysis. Numerical examples covering a variety of sample sizes and proportions of events display the closeness of this relationship in situations typical of the Framingham Study. A proof of the relationship and the necessary conditions are given in the Appendix.