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文檔簡(jiǎn)介
1、縱向研究中,由于獲取資料所需的時(shí)間較長(zhǎng),可能會(huì)由于研究對(duì)象欠合作、行動(dòng)不便或居住地改變等原因,不可避免地出現(xiàn)數(shù)據(jù)缺失。數(shù)據(jù)的缺失機(jī)制分為三種,即完全隨機(jī)缺失(MCAR)、隨機(jī)缺失(MAR)和非隨機(jī)缺失(MNAR)。非隨機(jī)缺失的資料分析,可選用的模型方法主要有選擇模型(SEM)、模式混合模型(PMM)、共參數(shù)模型(SPM)及變系數(shù)模型(VCM)等,其中模式混合模型的研究目前引起研究者們的廣泛關(guān)注。有關(guān)模式混合模型分析縱向監(jiān)測(cè)非隨機(jī)缺失資料
2、研究,在結(jié)構(gòu)上存在的可識(shí)別性低的問(wèn)題逐漸引起人們的研究興趣。
為了解決模式混合模型可識(shí)別性低的問(wèn)題,本文系統(tǒng)闡述了三種模型識(shí)別限制策略,即完全個(gè)案缺失值(CCMV)限制、相鄰個(gè)案缺失值(NCMV)限制、可用個(gè)案缺失值(ACMV)限制,并模擬證實(shí)不同缺失比例及樣本含量條件下,三種模型識(shí)別限制策略的參數(shù)估計(jì)。結(jié)合全國(guó)社區(qū)高血壓規(guī)范化管理實(shí)例,分別采用CCMV、NCMV及ACMV識(shí)別限制,對(duì)含有缺失的高血壓隨訪監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行多重填
3、補(bǔ),采用限制極大似然估計(jì)方法(REML)實(shí)現(xiàn)模型參數(shù)進(jìn)行估計(jì);通過(guò)對(duì)三種模型識(shí)別限制策略分析結(jié)果的相互對(duì)比,進(jìn)行敏感性分析。其主要結(jié)果如下:
1、在最佳適用條件下,三種模型識(shí)別限制策略均可獲得相對(duì)穩(wěn)定準(zhǔn)確的參數(shù)估計(jì)值。
模擬研究結(jié)果表明,在缺失比例一定的條件下,隨著樣本含量的增加,三種模型識(shí)別限制策略下的參數(shù)估計(jì)值越來(lái)越接近于真值,且其標(biāo)準(zhǔn)誤越來(lái)越小;當(dāng)樣本含量達(dá)到200時(shí),參數(shù)估計(jì)值趨于穩(wěn)定。在樣本含量一定
4、的條件下,隨著缺失比例的增大,三種識(shí)別限制策略參數(shù)估計(jì)結(jié)果的標(biāo)準(zhǔn)誤越來(lái)越大。當(dāng)缺失比例較?。s低于30%)時(shí),CCMV識(shí)別限制策略參數(shù)估計(jì)結(jié)果的標(biāo)準(zhǔn)誤與其它兩種策略相比較小,其參數(shù)估計(jì)值也較接近于真值;當(dāng)缺失比例較大(約大于60%)時(shí),NCMV識(shí)別限制策略參數(shù)估計(jì)結(jié)果的標(biāo)準(zhǔn)誤與其它兩種策略相比較小,其參數(shù)估計(jì)值較接近于真值;而在其他缺失比例下,ACMV識(shí)別限制策略參數(shù)估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤較小,估計(jì)相對(duì)準(zhǔn)確。
2、按缺失模式分層,采用
5、三種模型識(shí)別限制策略分析社區(qū)高血壓規(guī)范化管理實(shí)例,并對(duì)各模式結(jié)果進(jìn)行整合,解釋更客觀準(zhǔn)確。
通過(guò)各缺失模式下的血壓值-時(shí)間變化趨勢(shì)可知,收縮壓較高或舒張壓較低的患者容易出現(xiàn)缺失。各模式結(jié)果表明,模式3、模式4下三種識(shí)別限制策略參數(shù)估計(jì)結(jié)果完全一致,而模式1、模式2下的參數(shù)估計(jì)結(jié)果則有相差。整合結(jié)果表明,三種限制策略下的參數(shù)估計(jì)結(jié)果基本一致,對(duì)收縮壓而言,按CCMV限制策略填補(bǔ),病程及隨訪時(shí)間是影響高血壓患者收縮壓控制效果的
6、有意義因素,而按NCMV及ACMV限制策略填補(bǔ),病程、超重及隨訪時(shí)間對(duì)社區(qū)高血壓患者收縮壓控制效果有影響;而舒張壓資料三種限制策略填補(bǔ)結(jié)果表明年齡及隨訪時(shí)間對(duì)社區(qū)高血壓患者舒張壓控制效果有影響。
3、三種識(shí)別限制策略的綜合應(yīng)用可作為高血壓隨訪監(jiān)測(cè)的敏感性分析。
本研究中,CCMV、NCMV及ACMV限制策略分析結(jié)果可認(rèn)為是不同敏感性參數(shù)下的結(jié)果。無(wú)論反應(yīng)變量為收縮壓或舒張壓,三種識(shí)別限制策略下的模式混合模型參
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