概述

regpar是一款专为二元回归模型（如logit、logistic、probit或glm）设计，用于计算人群归因风险（PAR）及两种情景下边际比例置信区间的Stata社区命令。该命令聚焦绝对风险差，结果以概率单位直观呈现，更契合公共卫生实践中“消除某暴露可避免多少病例”的决策需求。

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

以下示例估计了孕期母亲吸烟作为低出生体重预测因子的人群非归因风险与归因风险。这是通过比较情景1（一个无孕妇吸烟的假设世界）与情景0（数据采集时的真实世界）来实现的。

webuse lbw
logit low i.race i.smoke, or robust
regpar, at(smoke=0)

以下示例估计了母亲孕期吸烟与非白人种族的人群非归因风险与归因风险。这是通过比较情景1（一个所有孕妇均为白人且无孕妇吸烟的假设世界）与情景0（数据采集时的真实世界）来实现的。

logit low i.race i.smoke, or robust
regpar, at(smoke=0 race=1)

以下示例演示了在低出生体重与母亲吸烟状态的单变量模型中使用regpar命令，以估计总人群归因风险（PAR）与暴露人群归因风险。我们使用logit命令估计母亲吸烟对低出生体重的比值比，并使用regpar命令估计情景比例与PAR：首先针对总人群，然后针对吸烟暴露子人群。最后，我们使用regpar命令配合atzero()选项，比较两种替代的假设情景：情景0（无母亲吸烟）与情景1（所有母亲吸烟）。注意，在此比较中，PAR为负值，因为无吸烟母亲的世界中低出生体重婴儿数量将少于所有母亲吸烟的世界。

logit low i.smoke, or robust
regpar, at(smoke=0)
regpar if smoke==1, at(smoke=0)
regpar, at(smoke=1) atzero(smoke=0)

以下示例演示了regpar命令与可从SSC下载的parmest命令的联合使用。使用regpar命令（启用post选项）估计吸烟的人群非归因风险与归因风险，并通过parmest命令将结果（以其转换后的形式）保存至内存中的数据集（覆盖原始数据集），该数据集包含三条观测记录，分别对应三个转换后的参数（命名为Scenario_0、Scenario_1和PAR），并包含估计值、置信区间上下限、P值及其他参数属性数据。随后，我们使用replace命令将转换后参数的对称置信区间替换为未转换参数的非对称置信区间，并对新数据集执行describe与list命令：

logit low i.race i.smoke, or robust
regpar, at(smoke=0) post
parmest, norestore
foreach Y of var estimate min* max* {
replace Y'=invlogit(Y') if parm!="PAR"
replace Y'=tanh(Y') if parm=="PAR"
}
describe
list

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