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研究背景:纵向队列研究在生命历程上不同时间(年龄)收集同一个变量的重复测量数据,通过研究暴露因素在生命历程中的纵向变化特征与疾病发生发展的关系,关注其作用的累积效应和关键/敏感期。轨迹分析方法是常用的纵向队列数据处理方法之一。目前,国内外诸多研究广泛应用潜在类别混合模型(LCMM)进行轨迹分析研究,以探索目标人群中可能存在的轨迹分组,并研究轨迹分组与疾病之间的联系。由于实际研究中人群的轨迹分组数目及个体类别归属都是未知的,LCMM的在不同样本量情形下和不同缺失数据、删失数据、“缺失-删失”数据和不同随访次数数据中的轨迹分组及轨迹参数估计的准确性和稳健性缺乏定量研究,模型在实际应用中的准确性和稳健性研究较为缺乏。本研究拟通过模拟试验和实例研究,评价LCMM在轨迹分析实际应用中不同条件下轨迹分组和参数估计的准确性;并结合模拟试验结果,利用LCMM对体质指数(BMI)纵向随访数据进行分析,探索BMI的潜在变化模式和分类,研究BMI变化轨迹与高血压发病风险的关系,识别高血压发病前的BMI变化轨迹的关键/敏感期。研究方法:本研究通过蒙特卡罗模拟的方法,研究LCMM在以下情形中对个体轨迹分组和固定效应参数估计的准确性:(1)完整数据集中的不同样本量情形;(2)不同缺失机制(完全随机缺失、随机缺失、非随机缺失)和缺失率数据;(3)不同删失情形(左删失、右删失、两侧删失)和删失率数据;(4)不同缺失率和删失率的“缺失-删失”数据;(5)不同最低测量次数的“缺失-删失”数据。每次模拟重复1000次,计算个体分类正确率、固定效应估计的偏倚、标准误(SE)和均方误差(MSE)来评价LCMM分类的准确性和参数估计的准确性和稳健性。对济宁医学院附属医院2004-2015年健康体检人群中成年早期(20-40岁)人群BMI纵向测量值拟合LCMM,根据贝叶斯信息准则(BIC)降低、平均后验概率大于0.7、后验概率大于0.7的个体占比大于0.65的原则选择最优模型,获得个体所属BMI轨迹分组和个体BMI轨迹参数;通过Cox比例风险回归比较各轨迹分组之间新发高血压的发病风险;进一步根据个体BMI轨迹参数计算个体每一年龄点(每一岁)模型估计的BMI水平(level)和BMI增长斜率(slope),通过logistic回归计算BMI level和slope在每一年龄点的OR值和95%置信区间,作为确定BMI导致高血压发病敏感期的参考依据。研究结果:模拟试验结果显示:(1)在不存在数据缺失的情形下,LCMM分组正确率均高于0.95;随着样本量的增加,LCMM对固定效应估计的偏倚、SE、和MSE均逐渐降低;样本量大于500时,LCMM表现已较为稳定。(2)在缺失数据中,随着缺失率的增加,LCMM分组正确率降低,偏倚、SE和MSE增大;完全随机缺失和随机缺失情形下结果几乎完全一致,非随机情形下LCMM偏倚、SE和MSE均非常大。(3)在删失数据中,随着删失率的增加,LCMM分组正确率降低,偏倚、SE和MSE增大;同删失率情形下,LCMM在左删失数据中表现最优,两侧删失次之,右删失最差。(4)在“缺失-删失”数据中,随着数据总体缺失率的增加,LCMM分组正确率降低,偏倚、SE和MSE增大;在数据总体缺失率相同的情形下,数据删失比例越高,LCMM表现越差。(5)在不同最低随访次数的数据中,随着队列中最低随访次数的增加,样本量从8663减少到1000,LCMM分组正确率从0.79增加到0.92,偏倚基本不变,SE和MSE略有增加。对健康体检数据中成年早期人群的BMI增长轨迹分析发现,BMI增长轨迹存在4个潜在类别(轨迹分组),不同轨迹分组的个体具有不同的高血压发病风险,与低水平稳定组(n=1497)相比,中等增长组(n=1421)、高水平增长组(n=291)和急剧增长组(n=62)的 HR(95%CI)分别为 2.42(1.88,3.11),4.25(3.08,5.87)和 11.17(7.60,16.41)。Logistic 回归分析显示,在 20-30 岁期间,BMIslope的OR值均高于BMIlevel;30-34岁期间BMIlevel和slope的置信区间交叉;在34-40岁期间BMI level的OR值均高于BMI slope。研究结论:(1)随着数据整体缺失率的升高,LCMM的分组正确率、固定效应参数估计的准确度和精度都逐渐降低;(2)在随机缺失数据、删失数据和“缺失-删失”数据中,LCMM分组正确率能保持在较高水平,固定效应参数估计的精度较高,准确度尚可;(3)非随机缺失情形下,LCMM分组正确率较高,但固定效应参数估计的偏倚、SE和MSE过大,不宜使用LCMM进行轨迹分析;(4)LCMM在删失数据中的表现与数据删失机制和轨迹组之间重复测量指标的分离程度随时间变化的趋势有关;(5)通过纳入随访次数较低的个体来增大样本量不能使LCMM参数估计的明显提升,却会导致分组正确率明显下降。(6)成年早期(20-40岁)BMI轨迹存在4个不同的轨迹分组,不同轨迹组之间个体的高血压发病风险不同;(7)在预测成年早期高血压发病方面,BMI斜率比BMI水平更好;20-30岁可能是BMI增长引起高血压发病的一个敏感期。