Cosa c’è di nuovo nella relazione tra Asma e FeNO: limiti e vantaggi dei modelli statistici

Recentemente Zhang et al., hanno pubblicato un articolo sui determinanti della frazione di ossido nitrico esalato in una coorte di 1542 bambini di età compresa tra i 12 e i 15 anni [1]. E’ di notevole interesse scientifico l’uso da parte degli Autori di una metodologia statistica di frequente utilizzo  negli ultimi anni, ovvero un modello di regressione quantilica (o quantile). Tale modalità ha avuto lo scopo di valutare la variazione della relazione tra FeNO e le variabili quali l’asma, le caratteristiche cliniche e socio-demografiche,  all’interno della distribuzione stessa del FeNO. Gli Autori hanno contribuito in modo innovativo ad aggiungere ulteriori informazioni nella complessa valutazione del ruolo del FeNO nell’asma pediatrico.  Sappiamo che il FeNO  assume generalmente una distribuzione asimmetrica positiva e ciò determina la difficoltà a sintetizzare i dati con una semplice regressione sulla media. Questa criticità può essere superata mediante l’uso della regressione quantilica che, al contrario della regressione semplice sulla media, è in grado di fornire informazioni sulla intera distribuzione dei dati [2]. L’applicazione della regressione quantilica ha consentito agli Autori di osservare un aumento della magnitudine d’effetto dell’asma (variabile esplicativa) sul FeNO (variabile di risposta), passando dal 20° all’80° percentile della distribuzione del FeNO. Analogamente, tale aumento è stato osservato per altre variabili esplicative come il genere, i sintomi di rinite entro 7 giorni dalla rilevazione del FeNO. I risultati di questo studio confermano il grande vantaggio della regressione quantilica, in grado di stimare l’intera distribuzione dei quantili condizionati della variabile risposta, così da poter studiare l’influenza delle variabili esplicative sulla forma della distribuzione della variabile risposta. In altre parole, la stima di un valore (media condizionata) viene sostituita dalla stima di 99 valori (quantili condizionati). L’uso della regressione quantilica offre numerosi vantaggi in tutti i casi in cui ci troviamo ad analizzare dati , ad es. il FeNO, che non sono sintetizzabili in modo tradizionale. Tra i vantaggi della Regressione quantilica merita ricordare che  non richiede assunzioni restrittive a differenza della regressione lineare e  fornisce stime robuste non sensibili agli outliers. In sintesi la regressione quantilica permette di indagare le relazioni tra le variabili, fornendo una differenziazione degli effetti all’interno dell’intera distribuzione della variabile di interesse.

Fonti:

[1] Zhang, Yue, et al. "Determinants of Children's Exhaled Nitric Oxide: New Insights from Quantile Regression." PloS one 10.7 (2015): e0130505.

[2] Koenker, Roger, and Gilbert Bassett Jr. "Regression quantiles." Econometrica: journal of the Econometric Society (1978): 33-50.