流行病学研究的方法教程系列:在流行病学或临床研究的分析中,何时以及如何将随访时间与随访时间分割
Masao Iwagami1,2,3,4, Miho Ishimaru5, Yoshinori Takeuchi6
1Department of Digital Health, Institute of Medicine, University of Tsukuba.
本教程解释了如何通过分割后续时间将流行病学数据从宽格式转换为长格式. 这对于准确的发病率估计,生存分析以及处理时间变化的暴露和混因素至关重要.
科学领域:
- 流行病学 流行病学
- 生物统计学 生物统计学
- 临床研究 临床研究
背景情况:
- 流行病学和临床研究通常以"宽格式" (每个人一行) 生成数据.
- 对于先进的统计分析,经常需要转换为"长格式" (每个人多行).
- 分割后续时间是这种数据转换的关键技术.
研究的目的:
- 为了澄清一些情况,建议将后续时间分割,以创建长格式数据.
- 引导研究人员转换数据以实现各种分析目标.
- 为数据操纵提供实用示例和代码.
主要方法:
- 解释了在纵向研究中分割后续时间的理由和方法.
- 详述了需要长格式数据的五个主要分析目标:发病率,考克斯模型假设,时间变化的暴露,使用时间变化的混因子进行因果推断,以及自我控制的病例系列分析.
- 为统计软件 (Stata,R,SAS) 提供实用指南和示例代码片段.
主要成果:
- 展示了如何分割后续时间,以方便对特定时期的结果发病率和比率进行准确估计.
- 通过检查暴露时间相互作用,说明在考克斯模型中评估比例危险假设的实用性.
- 展示了这种方法如何使时间变化的暴露和混因子能够进行可靠的分析,用于因果推断和描述性目的.
结论:
- 分隔后续时间是准备复杂流行病学和临床分析的纵向数据的通用和必不可少的技术.
- 该教程为研究人员提供了一个明确的框架和实用工具,以有效地实施这些数据转换.
- 通过时间分割采用长格式数据结构,提高了后续研究中发现的分析能力和有效性.
更多相关视频
06:55Inverse Probability of Treatment Weighting Propensity Score using the Military Health System Data Repository and National Death Index
Published on: January 8, 2020
06:52Using Cholesky Decomposition to Explore Individual Differences in Longitudinal Relations between Reading Skills
Published on: September 17, 2019
相关概念视频
Introduction To Survival Analysis
The primary goal of survival analysis is to estimate survival time—the time...
Assumptions of Survival Analysis
Introduction to Epidemiology
Comparing the Survival Analysis of Two or More Groups
Longitudinal Research
Statistical Methods for Analyzing Epidemiological Data
