概述

punafcc是一款专为病例对照研究与生存分析研究设计，用于计算人群归因分数（PAF）及人群非归因分数（PUF）置信区间的Stata社区命令。该命令有效解决了病例对照与生存研究中归因分数置信区间估计的统计难题。

依赖

Stata 12.0及以上

安装

通过Stata Journal安装：

net sj 13-4 st0314
net install st0314.pkg, replace

示例

在逻辑回归模型拟合后，估计暴露因素作为病例状态预测变量的人群非归因分数（PUF）与归因分数（PAF）：通过对比“情景1”（所有受试者均未暴露的假设世界）与“情景0”（数据采集时的真实世界），分别针对全体受试者（计算总人群归因分数）和仅暴露受试者（计算暴露人群归因分数）进行估算。两种PAF的点估计值与在同一数据上运行Stata的cc命令所得结果完全一致。在病例对照或生存研究中，建议使用vce(unconditional)选项（要求模型采用稳健方差估计），因为病例或死亡个体中的协变量值可能存在抽样变异；但需注意，当利用noesample选项、基于第一组病例对照或生存数据拟合的模型去计算第二组外部数据的样本外PAF时，不应启用vce(unconditional)。

webuse ccxmpl
 cc case exposed [fweight=pop]
logit case exposed [fweight=pop], or robust
punafcc, atspec(exposed=0) eform vce(unconditional)
punafcc, atspec(exposed=0) eform vce(unconditional) subpop(exposed)

更多解读可以参考作者的会议发言幻灯[1]和Stata Journal上的论文[2]。

作者

姓名：Roger Newson
机构：Imperial College London, UK.
邮箱：r.newson@imperial.ac.uk