ปัวซองกับการถดถอยโลจิสติก

ฉันมีกลุ่มคนไข้ที่มีระยะเวลาการติดตามผลต่างกัน จนถึงตอนนี้ฉันไม่สนใจแง่มุมเวลาและเพียงแค่ต้องการสร้างแบบจำลองผลลัพธ์ไบนารีโรค - / ไม่มีโรค ฉันมักจะถดถอยโลจิสติกในการศึกษาเหล่านี้ แต่เพื่อนร่วมงานอีกคนของฉันถามว่าปัวซองการถดถอยจะเหมาะสมหรือไม่ ฉันไม่ได้อยู่ในปัวส์ซองและไม่แน่ใจว่าประโยชน์และข้อเสียของการทำปัวซองในสภาพแวดล้อมแบบนี้จะเปรียบเทียบการถดถอยโลจิสติกได้อย่างไร ฉันอ่านการถดถอยปัวซงเพื่อประเมินความเสี่ยงสัมพัทธ์สำหรับผลลัพธ์ไบนารีและฉันยังคงไม่แน่ใจว่าเป็นข้อดีของการถดถอยปัวซองในสถานการณ์นี้

ทางออกหนึ่งของปัญหานี้คือการสมมติว่าจำนวนของเหตุการณ์ (เช่น flare-ups) เป็นสัดส่วนกับเวลา หากคุณแสดงถึงระดับการรับแสงของแต่ละบุคคล (ความยาวของการติดตามในกรณีของคุณ) ด้วยดังนั้นE [ y | x $t$$\frac{E[y \vert x]}{t}=\exp\{x'\beta\}.$$E[y \vert x]=\exp\{x'\beta+\log{t}\},$$\log t$β l o g ( t ) = $1$$\beta_{log(t)}=1$ 1

อย่างไรก็ตามดูเหมือนว่าคุณจะไม่เห็นจำนวนเหตุการณ์เนื่องจากผลลัพธ์ของคุณเป็นแบบไบนารี่ (หรืออาจไม่มีความหมายสำหรับโรคของคุณ) สิ่งนี้ทำให้ฉันเชื่อว่าแบบจำลองลอจิสติกที่มีการชดเชยแบบลอการิทึมจะเหมาะสมกว่าที่นี่

ชุดข้อมูลนี้ดูเหมือนว่าชุดข้อมูลส่วนบุคคลผลที่ตามมาคือเหตุการณ์ (ถูกต้องหรือไม่) และติดตามอย่างไม่สม่ำเสมอจนกระทั่งเหตุการณ์ ในกรณีนี้ดูเหมือนว่าจะเป็นการศึกษาแบบกลุ่ม (สมมติว่าฉันเข้าใจสิ่งที่กำลังทำการวิจัย) และด้วยเหตุนี้การถดถอยแบบปัวซองหรือการวิเคราะห์ความอยู่รอดอาจได้รับการรับประกัน (การถดถอยของ kaplan-meier