Journal international de médecine physique et de réadaptation
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Abstrait

Tentative d'augmentation de la précision prédictive dans l'analyse de régression logistique binaire

Makoto Tokunaga, Koichiro Yonemitsu et Hiroyuki Yonemitsu

Objectif : Il est nécessaire d'améliorer la précision prédictive de l'analyse de régression logistique binaire. Cette étude visait à clarifier si l'analyse de régression logistique binaire utilisant le gain de la mesure d'indépendance fonctionnelle (FIM) (une valeur binaire 0/1) comme variable dépendante augmente la précision prédictive lorsque la FIM à l'admission (FIMa) est catégorisée ou lorsque plusieurs formules prédictives sont créées.

Méthodes : La population étudiée comprenait 2 542 patients victimes d'AVC admis dans des services de rééducation convalescents au Japon. Nous avons comparé la précision prédictive du gain de FIM entre une formule utilisant FIMa comme données quantitatives (A), une formule qui catégorisait FIMa en 4 groupes (B) et deux formules prédictives (C).

Résultat : La précision prédictive de ces formules, par ordre décroissant, s'est avérée être C (76,3 %), B (76,0 %) et A (68,4 %).

Conclusion : Plus encore que l’utilisation du FIMa comme données quantitatives, la précision prédictive du gain FIM a été améliorée soit en catégorisant le FIMa en 4 groupes, soit en créant deux formules prédictives.