使用调整预测建模方法或纵向确认因素分析方法估计单项措施的最小重要变化
Berend Terluin1,2, Yong Hao Pua3,4, Piper Fromy5
1Department of General Practice, Amsterdam UMC, Vrije Universiteit Amsterdam, De Boelelaan 1117, Amsterdam, 1081 HV, The Netherlands. b.terluin@amsterdamumc.nl.
这项研究表明,纵向确认因子分析 (LCFA) 方法使用辅助变量准确估计单项措施 (SIM) 的最小重要变化 (MIC). 调整预测建模 (APM) 方法在某些条件下显示出局限性.
科学领域:
- 卫生研究 卫生研究 卫生研究
- 心理测量 心理测量 心理测量
- 生物统计学 生物统计学
背景情况:
- 最小重要的变化 (MIC) 估计对于解释患者报告的结果指标 (PROM) 至关重要.
- 像调整预测建模 (APM) 和纵向确认因素分析 (LCFA) 这样的现有方法需要特定的数据结构.
- LCFA不能直接应用于单项措施 (SIM),限制了这些常见PROM的MIC估计.
研究的目的:
- 评估APM和LCFA方法在恢复SIM的真实MIC方面的性能.
- 评估在LCFA模型中使用辅助变量的可行性,以克服SIM限制.
- 为了比较基于APM和基于LCFA的SIM的MIC估计的准确性.
主要方法:
- 进行了一项模拟研究,涉及15552个样本,具有11个不同的参数.
- 开发了三种包含辅助变量的LCFA模型.
- 两种APM和LCFA方法都应用于模拟数据和现实世界疼痛评级尺度数据集.
主要成果:
- 在不同改善比例和现状偏差 (PSB) 级别中,LCFA方法表现出强的性能.
- APM方法的性能受到高或低的改善比例和高PSB的损害.
- 在真实数据中,基于LCFA的MIC为17,而基于APM的MIC高出4个点.
结论:
- 该研究证实,通过将辅助PROM纳入LCFA模型,可以准确估计SIM的MIC.
- 使用辅助变量的LCFA方法是SIM的MIC估计的可靠方法.
- 这些发现表明,基于LCFA的MIC估计比基于APM的SIM估计更稳定,特别是在具有挑战性的数据条件下.
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