측정 오류에 대한 로지스틱 회귀 상대 위험 추정치 및 신뢰 구간 보정: 여러 공변량이 오류와 함께 측정된 경우

여러 위험 인자가 동일한 다중 로지스틱 회귀 모델에서 고려되고, 이 중 일부 위험 인자가 측정 오류를 포함하는 경우, 해당 인자에 대한 상대 위험의 점 추정치와 구간 추정치는 영값으로부터 편향될 수 있습니다. 본 연구에서는 하나 이상의 연속 변수에 대한 측정 오류를 고려하여 로지스틱 회귀에서 얻은 상대 위험의 점 및 구간 추정치를 보정하는 방법을 제시합니다. 이 방법은 검증 연구를 별도로 수행하여 대체 변수와 진짜 위험 인자 벡터 사이의 다변량 선형 회귀 모델 계수를 추정해야 합니다. 유사한 방법들이 다른 연구자들에 의해 제안되었으나, 검증 연구에서 측정 오류 매개변수 추정에 따른 변동성을 포함하는 신뢰 구간을 보정하는 방법은 제공되지 않았습니다. 예로서 유방암과 관련된 식이 지방, 칼로리, 알코올에 관한 전향적 연구와 영양소 평가 설문지에 대한 검증 연구 결과를 제공합니다. 측정 오류 보정 전, 알코올 섭취 25g 증가에 대한 연령 조정 상대 위험은 1.33(95% 신뢰 구간 1.14-1.55)이었는데, 측정 오류 보정 후에는 상대 위험이 1.62(95% 신뢰 구간 1.23-2.12)로 증가했습니다. 포화 지방 섭취 10g 증가에 대해서도, 측정 오류 보정 전 연령 조정 상대 위험은 0.94(95% 신뢰 구간 0.83-1.06), 보정 후에는 0.84(95% 신뢰 구간 0.59-1.20)로 나타났습니다. 이러한 결과는 유방암 위험과 포화 지방 섭취 간의 실질적인 양의 연관성이 발견되지 않는 것이 지방, 칼로리, 알코올에 대한 측정 오류 때문이 아님을 시사합니다.