맨틀-헨젤(Mantel-Haenszel) 및 층화 분석

층화 분석은 교란 범주형 변수를 통제하기 위해 데이터를 해당 변수로 정의된 층(strata)으로 분할하고, 각 층 내에서 노출-결과 연관성을 분석한 다음, 이 층들을 단일 요약으로 결합합니다. 맨틀-헨젤 방법은 일련의 2×2 표를 사용하여 이를 수행하는 고전적인 절차입니다. 이 방법은 풀링된 연관성 검정과 층화 변수에 대해 조정된 오즈비 또는 위험비의 가중 요약 추정치를 모두 제공합니다.

Definition

맨틀-헨젤 층화 분석은 층화(교란) 변수의 각 수준에 대해 하나씩, 일련의 2×2 표를 단일 가중 요약 연관성 측정치와 관련 검정으로 결합하여 층화 변수에 대해 조정된 노출-결과 효과 추정치를 산출합니다.

Scope

이 항목은 층화가 교란을 통제하는 이유, 맨틀-헨젤 요약 추정기가 층별 표에 가중치를 부여하는 방법, 층 간 연관성에 대한 카이제곱 검정, 신뢰 구간에 사용되는 표준 분산 추정기, 그리고 층별 추정치가 다를 때 층화가 효과 변형을 밝히는 방법을 다룹니다. 이는 데이터를 분석하는 방법으로 구성되며, 임상적 지침으로 제공되지 않습니다.

Core questions

• How does splitting the data into strata remove the influence of a confounding variable?
• How are the separate per-stratum tables weighted and combined into one summary odds ratio or risk ratio?
• How is the pooled association tested, and how is a confidence interval obtained?
• When should the strata not be pooled because the effect differs across them (effect modification)?

Key concepts

• 교란 통제를 위한 층화
• 층별 2×2 표
• 가중 풀링(요약) 추정치
• 맨틀-헨젤 연관성 검정
• 요약 추정치에 대한 분산 추정기
• 층 간 효과의 동질성
• 효과 변형(상호작용)
• 원시 대 조정된 추정치

Mechanisms

데이터는 잠재적 교란 변수의 수준에 따라 층으로 나뉘며, 각 층마다 노출과 결과에 대한 하나의 2×2 표가 생성됩니다. 각 층 내에서는 해당 변수가 일정하게 유지되므로 그 변수에 의한 교란이 없습니다. 맨틀-헨젤 요약 오즈비는 층별 교차곱의 가중 평균이며, 더 크고 정보가 많은 층에 더 많은 영향을 주는 가중치를 사용합니다. 위험비에 대해서도 유사한 추정기가 존재합니다. 단일 카이제곱 검정은 층화를 유지하면서 풀링된 연관성을 검정하기 위해 층 전체에 걸쳐 관측된 노출 사례에서 예상된 노출 사례를 뺀 값을 합산합니다. 신뢰 구간은 많은 작은 층(희소 데이터)과 적은 큰 층 모두에서 유효한 분산 추정기를 사용하는데, 이는 Robins, Breslow 및 Greenland가 확립한 이중 일관성(dual-consistency) 속성입니다. Greenland와 Robins는 희소 추적 관찰 데이터에 대한 관련 결과를 제시했습니다. 층별 추정치가 유사하다면 풀링이 적절하며 요약 추정치는 교란 조정된 효과입니다. 만약 크게 다르다면 층화 변수는 효과 변형 인자이며 단일 풀링된 수치는 오해의 소지가 있을 수 있습니다.

Clinical relevance

관찰 건강 연구에서 조정된 연관성은 종종 층화 맨틀-헨젤 분석에 의해 생성되거나 확인됩니다. 이는 회귀 조정의 투명한 비모델 선행 방법이므로, 이를 이해하면 교란이 어떻게 처리되고 원시 추정치가 어떻게 조정된 추정치가 되는지 명확해집니다. 이는 증거를 분석하고 해석하는 방법이며, 개별 진단 또는 치료 결정의 근거가 아닙니다.

Epidemiology

맨틀-헨젤 방법은 코호트 및 사례-대조군 데이터에 대한 역학 분석의 주요 도구이며, 메타 분석에서 연구 전반에 걸쳐 2×2 표를 풀링하는 데 널리 사용되는 고정 효과 맨틀-헨젤 방법의 기초이기도 합니다. 이들은 로지스틱 및 포아송 회귀 분석 이전 또는 그와 함께 교란 통제의 정식적인 예시로 남아 있습니다.

History

Mantel과 Haenszel은 1959년에 질병의 후향적(사례-대조군) 연구 맥락에서 층화 검정과 요약 추정기를 도입했으며, 이 방법은 Breslow와 Day의 1980년 모노그래프에 성문화되어 만성 질환 역학의 핵심이 되었습니다. 희소 및 대규모 층 설정 모두에서 유효한 신뢰 구간에 필요한 분산 추정기는 Greenland와 Robins (1985) 및 Robins, Breslow 및 Greenland (1986)에 의해 제공되어 추론 프레임워크를 완성했습니다.

Debates

풀링 대 효과 변형 보고

층별 추정치가 발산할 때, 단일 맨틀-헨젤 요약은 실제 상호작용을 숨길 수 있습니다. 분석가는 층이 풀링하기에 충분히 동질적인지 또는 층별 효과를 대신 보고해야 하는지 판단해야 합니다.

Key figures

• Nathan Mantel
• William Haenszel
• Sander Greenland
• James Robins
• Norman Breslow
• Kenneth Rothman

Seminal works

• mantel-haenszel-1959
• greenland-robins-1985
• robins-breslow-greenland-1986

Frequently asked questions

맨틀-헨젤 방법은 무엇을 통제합니까?

이 방법은 교란 범주형 변수를 통제합니다. 해당 변수의 층 내에서 노출-결과 연관성을 분석한 다음 층을 결합하여 요약 추정치가 층화 변수에 대해 조정되도록 합니다.

오즈비가 층마다 다르면 어떻게 됩니까?

현저하게 다른 층별 추정치는 효과 변형을 나타내며, 이는 연관성이 층화 변수에 따라 실제로 달라진다는 의미입니다. 이 경우 단일 풀링된 요약은 오해의 소지가 있을 수 있으므로 층별 결과를 보고해야 합니다.