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J-GLOBAL ID：201802240494913526   整理番号：18A1031469

不均一性の存在における多変量縦データ間の相関の推定【JST・京大機械翻訳】

Estimating correlation between multivariate longitudinal data in the presence of heterogeneity

著者 (10件)： Gao Feng (Department of Surgery, Division of Public Health Sciences, Washington University School of Medicine, St. Louis, USA) ,  Gao Feng (Division of Biostatistics, Washington University School of Medicine, St. Louis, USA) ,  Miller J. Philip (Division of Biostatistics, Washington University School of Medicine, St. Louis, USA) ,  Xiong Chengjie (Division of Biostatistics, Washington University School of Medicine, St. Louis, USA) ,  Luo Jingqin (Department of Surgery, Division of Public Health Sciences, Washington University School of Medicine, St. Louis, USA) ,  Luo Jingqin (Division of Biostatistics, Washington University School of Medicine, St. Louis, USA) ,  Beiser Julia A. (Department of Ophthalmology & Visual Sciences, Washington University School of Medicine, St. Louis, USA) ,  Chen Ling (Division of Biostatistics, Washington University School of Medicine, St. Louis, USA) ,  Gordon Mae O. (Division of Biostatistics, Washington University School of Medicine, St. Louis, USA) ,  Gordon Mae O. (Department of Ophthalmology & Visual Sciences, Washington University School of Medicine, St. Louis, USA)
資料名： BMC Medical Research Methodology (Web)  (BMC Medical Research Methodology (Web))
巻： 17  号： 1  ページ： 124  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7434A  ISSN： 1471-2288  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 【背景】結果の間の相関係数の推定は,疫学的および臨床研究における最も重要な分析課題の1つである。多変量縦データの利用可能性は,時間にわたる結果の関節進化を評価するためのユニークな機会を提示する。二変量線形混合モデル(BLMM)は,相関を評価するための汎用ツールを提供する。しかし,BLMは,個々の軌跡が個体群平均の周りに滑らかに分布する単一の均一な個体群から引き出されるとしばしば仮定している。【方法】眼高血圧治療研究(OHTS)からの縦平均偏差(MD)および視力(VA)を用いて,潜在的不均一性の存在下での多変量縦データ間の相関をより良く理解するための戦略を示した。条件付き相関(すなわち,ランダム効果を与えられた限界相関)を計算し,特定の亜母集団内で経時的に発生する長期的結果の間の関連性を記述した。相関に及ぼす不均一性の影響もシミュレーションデータにより評価した。【結果】縦MDとVAの間には,ランダム切片(ρ=0.278,95%CI:0.121-0.420)およびランダム勾配(ρ=0.579,95%CI:0.349-0.810)の両方に有意な正の相関があり,相関の強さは常に時間とともに増加した。しかし,条件付き相関とシミュレーション研究により,相関は主に全試料の小画分を占める迅速な劣化MDを有する参加者により誘導されることを明らかにした。結論:ランダム効果を与えられた条件相関は,観察されない不均一性(NCT00000125)の存在における多変量縦データ間の相関を記述するためのロバストな推定を提供する。Copyright 2018 The Author(s). All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 疫学 ,  個体群 ,  視力 ,  ロバスト性 ,  *不均一性 ,  シミュレーション ,  母集団 ,  相関係数 ,  軌跡
準シソーラス用語： 平均偏差 ,  降圧療法 ,  一般化線形混合モデル ,  臨床研究 ,  *多変量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 二変量線形混合モデル(BLMM) ,  多変量縦データ ,  相関 ,  異質性

分類 (5件)： 澱粉以外の多糖類  (FJ05040H) ,  眼の疾患の薬物療法  (GP05020E) ,  遺伝的変異  (EC01030Y) ,  免疫反応一般  (ED03010T) ,  代謝異常・栄養性疾患の治療  (GD05030F)

引用文献 (19件)：

• Linear mixed models for longitudinal data; G Verbeke, G Molenberghs; Springer-Verlag; 2000; CR1;
• Stat Methods Med Res; The analysis of multivariate longitudinal data: a review; G Verbeke, S Fieuws, G Molenberghs, M Davidian; 23; 2014; 42-59; 10.1177/0962280212445834; CR2;
• Stat Med; Joint analysis of repeatedly observed continuous and ordinal measures of disease severity; R Gueorguieva, G Sanacora; 25; 2006; 1307-1322; 10.1002/sim.2270; CR3;
• Comput Methods Prog Biomed; Bivariate linear mixed models using SAS proc MIXED; R Thiebaut, H Jacqmin-Gadda, G Chene, C Leport, D Commenges; 69; 2002; 249-256; 10.1016/S0169-2607(02)00017-2; CR4;
• Gao F, Thompson P, Xiong C, and Miller JP. Analyzing Multivariate Longitudinal Data Using SAS. Proceedings of the SAS® Users Group International (SUGI 31) Conference. San Francisco, 2006.

タイトルに関連する用語 (5件)： 不均一性 ,  多変量 ,  縦 ,  相関 ,  推定