广义线性混合效应模型在临床疗效评价中的应用.docx

广义线性混合效应模型在临床疗效评价中的应用【摘要】目的：探讨临床疗效评价中分类重复测量资料的广义线性混合效应模型(GLMMs)及的GLIMMIX宏实现。方法：利用GLIMMIX宏ERROR和LINK语句来指示疗效指标的分布及连接函数，通过REPEATED和RANDOM语句的TYPE选项选择合适方差协方差结构矩阵来模拟不同时间疗效指标的相关性，采用基于线性的伪似然函数进行模型参数估计。结果：广义线性混合效应模型允许临床疗效评价指标是指数家族中任意分布，可以通过连接函数将疗效指标的均数向量与模型参数建立线性关系，简化运算过程。结论：广义线性混合效应模型建模灵活，可为临床疗效评价提供更丰富的信息。【关键词】广义线性混合效应模型临床疗效评价分类重复测量资料GLIMMIX宏ApllicationsofGeneralizedLinearMixedModelsinClinicalCurativeEffectsEvaluationLuoTiane,etalAbstractObjective：Todiscussgeneralizedlinearmixedmodels(GLMMs)ofcategoricalrepeatedmeasurementdatasinclinicalcurativeeffectevaluation,implementingwithGLIMMIXmacroinsoft.Methods：UsingtheERRORandLINKsentencesofGLIMMXmacrotosignthedistributionandlinkfunctionoftheindex,adoptingtheTYPEoptionofREPEATEDandRANDOMsentencestoselecttheappropriatevariancecovariancematrixsformodelingtherelations,makinguseofpseudolikelihoodfunctionbasedonlineartoestimatethemodelparameters.Results：GLMMsallowtheindexmaybeoneoftheexponentialfamily(ContimuumdistributionsincludingNomal,betadistribution,chisquareddistributionetc;DispersedistributionsincludingBinomal,PoissonandinverseBinomaletc),thevecorofexpectedmeansoftheindexislinkedtothemodelparametersbyalinkfunctionandmodelthelinearequation,simplethecalculatorprocedure.Conclusion：GLMMscaneasilyfitstatisticalmodels，theresultsareobjectiveandreality,canstronglyprovidetheabundantinformationforclinicalcurativeeffectevaluation.Keywordsgeneralizedlinearmixedmodels;clinicalcurativeeffectsevaluation;categoricalrepeatedmeasurementdatas;GLIMMIXmacro临床疗效评价中常常需要对同一患者在不同时点进行多次观测并记录其疗效指标，当疗效指标为属性特征或类别时，称其为分类重复测量资料，如在治疗前、疗后4周、8周、12周等连续检测乙肝患者核心抗体，其结果有阴性、阳性两个水平；连续监测病人的治疗效果，反应变量为治愈、显效、好转、无效等。如同定量变量重复测量资料,数据间不满足独立性要求,存在自相关性和异方差性。经典统计分析方法要求数据满足独立性和常量方差。为拓宽医学研究需要，本研究主要介绍不满足独立性要求的分类重复测量资料广义线性混合效应模型与的GLIMMIX宏实现。1资料与方法资料某医师拟探讨乳腺治疗仪合用乳块康贴治疗乳腺增生疗效的临床试验，采用随机、双盲设计，收集符合乳腺增生症西医诊断及中医辨证气滞血瘀证标准的女性患者93例，随机分为A、B、C3组，分别采用3种治疗方案。方案A：乳腺治疗仪合用乳块康贴，每日一次，每次照射半小时，药贴每日一贴，贴于疼痛明显或增生部位；方案B：乳块康贴，每日一贴，外用；方案C：乳腺治疗仪，每日一次，每次照射半小时。15天为一疗程，在每个疗程末记录病人是否有乳腺结节、乳腺疼痛及经行腹痛等指标，连续收集两个疗程，分