在卫生政策评估中的中断时间序列设计和分析
Huan Jiang1,2,3, Jürgen Rehm1,2,3,4,5,6,7, Alexander Tran1
1Institute for Mental Health Policy Research, Centre for Addiction and Mental Health, 33 Ursula Franklin Street, Toronto, Ontario, Canada, M5S 2S1.
使用ARIMA和GAM模型的中断时间序列分析表明,ARIMA在各种条件下是一致的,而GAM对模型错误规范是强大的. 仔细的模型选择对于卫生政策研究至关重要.
科学领域:
- 流行病学 流行病学
- 生物统计学 生物统计学
背景情况:
- 间断时间序列 (ITS) 设计是一种强大的准实验方法,用于评估卫生政策干预措施.
- 自主回归集成移动平均 (ARIMA) 和通用增量模型 (GAM) 是ITS数据的常见分析方法.
研究的目的:
- 为了比较ARIMA和GAM在中断时间序列分析中的性能.
- 评估不同政策效应大小,季节性和错误规范的模型性能.
主要方法:
- 进行模拟测试以评估ARIMA和GAM方法.
- 不同的政策效应大小,季节性和政策变量模拟中的错误规范.
主要成果:
- 在不同政策效应大小和季节性方面,ARIMA表现一致.
- 当模型被错误指定时,GAM显示出更大的稳定性.
- 模型性能根据模拟条件显著变化.
结论:
- 在ARIMA和GAM之间做出选择取决于研究特定的条件,特别是模型错误规范的可能性.
- 强调在使用ITS设计的卫生政策评估中严格选择和验证模型的重要性.
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