縱向監(jiān)測非隨機缺失模式混合模型識別限制策略及其應(yīng)用.pdf

1、縱向研究中，由于獲取資料所需的時間較長，可能會由于研究對象欠合作、行動不便或居住地改變等原因，不可避免地出現(xiàn)數(shù)據(jù)缺失。數(shù)據(jù)的缺失機制分為三種，即完全隨機缺失(MCAR)、隨機缺失(MAR)和非隨機缺失(MNAR)。非隨機缺失的資料分析，可選用的模型方法主要有選擇模型(SEM)、模式混合模型(PMM)、共參數(shù)模型(SPM)及變系數(shù)模型(VCM)等，其中模式混合模型的研究目前引起研究者們的廣泛關(guān)注。有關(guān)模式混合模型分析縱向監(jiān)測非隨機缺失資料

2、研究，在結(jié)構(gòu)上存在的可識別性低的問題逐漸引起人們的研究興趣。
　　 為了解決模式混合模型可識別性低的問題，本文系統(tǒng)闡述了三種模型識別限制策略，即完全個案缺失值(CCMV)限制、相鄰個案缺失值(NCMV)限制、可用個案缺失值(ACMV)限制，并模擬證實不同缺失比例及樣本含量條件下，三種模型識別限制策略的參數(shù)估計。結(jié)合全國社區(qū)高血壓規(guī)范化管理實例，分別采用CCMV、NCMV及ACMV識別限制，對含有缺失的高血壓隨訪監(jiān)測數(shù)據(jù)進行多重填

3、補，采用限制極大似然估計方法（REML）實現(xiàn)模型參數(shù)進行估計;通過對三種模型識別限制策略分析結(jié)果的相互對比，進行敏感性分析。其主要結(jié)果如下:
　　 1、在最佳適用條件下，三種模型識別限制策略均可獲得相對穩(wěn)定準確的參數(shù)估計值。
　　 模擬研究結(jié)果表明，在缺失比例一定的條件下，隨著樣本含量的增加，三種模型識別限制策略下的參數(shù)估計值越來越接近于真值，且其標(biāo)準誤越來越小;當(dāng)樣本含量達到200時，參數(shù)估計值趨于穩(wěn)定。在樣本含量一定

4、的條件下，隨著缺失比例的增大，三種識別限制策略參數(shù)估計結(jié)果的標(biāo)準誤越來越大。當(dāng)缺失比例較?。s低于30％）時，CCMV識別限制策略參數(shù)估計結(jié)果的標(biāo)準誤與其它兩種策略相比較小，其參數(shù)估計值也較接近于真值;當(dāng)缺失比例較大（約大于60％）時，NCMV識別限制策略參數(shù)估計結(jié)果的標(biāo)準誤與其它兩種策略相比較小，其參數(shù)估計值較接近于真值;而在其他缺失比例下，ACMV識別限制策略參數(shù)估計標(biāo)準誤較小，估計相對準確。
　　 2、按缺失模式分層，采用

5、三種模型識別限制策略分析社區(qū)高血壓規(guī)范化管理實例，并對各模式結(jié)果進行整合，解釋更客觀準確。
　　 通過各缺失模式下的血壓值-時間變化趨勢可知，收縮壓較高或舒張壓較低的患者容易出現(xiàn)缺失。各模式結(jié)果表明，模式3、模式4下三種識別限制策略參數(shù)估計結(jié)果完全一致，而模式1、模式2下的參數(shù)估計結(jié)果則有相差。整合結(jié)果表明，三種限制策略下的參數(shù)估計結(jié)果基本一致，對收縮壓而言，按CCMV限制策略填補，病程及隨訪時間是影響高血壓患者收縮壓控制效果的

6、有意義因素，而按NCMV及ACMV限制策略填補，病程、超重及隨訪時間對社區(qū)高血壓患者收縮壓控制效果有影響;而舒張壓資料三種限制策略填補結(jié)果表明年齡及隨訪時間對社區(qū)高血壓患者舒張壓控制效果有影響。
　　 3、三種識別限制策略的綜合應(yīng)用可作為高血壓隨訪監(jiān)測的敏感性分析。
　　 本研究中，CCMV、NCMV及ACMV限制策略分析結(jié)果可認為是不同敏感性參數(shù)下的結(jié)果。無論反應(yīng)變量為收縮壓或舒張壓，三種識別限制策略下的模式混合模型參