多水平统计模型在毒理实验研究中的应用

毒理实验研究中的致畸实验、发育毒性实验及生殖毒性实验 ,存在大量以“仔鼠”为观察单位的资料。这类资料的特点是 :存在层次结构 (ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌｓｔｒｕｃ ｔｕｒｅ) ,即孕鼠 仔鼠 ,且孕鼠之间存在“窝别效应”。以致畸实验为例 ,同窝别的仔鼠所受到的遗传因素、妊期长短、致畸物的代谢环境等均相同 ,因此 ,同一窝别的仔鼠发生畸形的概率趋于相同 ,而不同窝别的仔鼠发生畸形的概率则趋于不同。这意味着实验中各个仔鼠发生畸形的概率不是完全独立的。目前 ,一些统计软件包如ＥＧＲＥＴ推出的随机效应ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型…     

多中心临床试验(二)--统计分析

生物统计学（Ｂｉｏｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ）是运用数理统计原理,结合医学、生物学实际,研究数字资料的收集、整理、分析和推断的一门学科,它是进行临床试验所必需的重要手段。生物统计学的主要内容有统计研究设计,统计描述和统计推断。按中国“药品临床试验管理规范”...     

多水平统计模型在生长发育研究中的应用（二）

多水平统计模型在生长发育研究中的应用（二）伦敦大学教育研究所杨珉三、研究体格发育及影响因素的模型体格发育包括儿童心理、动作、语言、性发育等。营养不良或疾病常导致发育迟缓。在这类研究中，定期调查某年龄时该项发育是否完成，如有无月经初潮，能否走路，能否说...     

多水平统计模型分析方法及其应用

多水平统计模型结合方差分析和多元统计理论,作为统计分析新技术在处理具有层次结构的数据时表现出绝对优势。本文就其基本原理和形式、参数估计和检验、应用条件以及应用资料类型和领域作简单介绍。     

多水平统计模型在生长发育研究中的应用（一）

多水平统计模型在生长发育研究中的应用（一）伦敦大学教育研究所杨珉前言常用的儿童生长发育的设计类型有三种：纵向追踪、横断调查和混合纵向研究。纵向设计研究需要定期测量每个研究个体的生长或发育指标，其结果有利于动态地了解个体儿童的生长发育规律，探讨影响正常...     

国际多中心临床试验在中国

文章综述了药物临床试验在国内外的发展概况，剖析了中国在开展国际多中心临床试验中具备的优势及面临的机遇与挑战，并就如何在中国开展国际多中心临床试验提出相关的建议和对策。     

多水平模型在交叉设计资料分析中的应用

目的 探讨多水平模型在交叉设计资料分析中的应用价值。方法 通过两水平随机系数模型以及顺序效应的拟合,估计处理效应的大小及其在个体间的变异。结果 分别获得处理应、阶段效应、顺序效应以及个体变异的估计。结论在交叉设计资料分析中,当存在顺序效应时,多水平苛分解并检测顺序效应的大小,同时得到处理效应和阶段效应的估计。     

多水平统计模型在发育毒性实验研究中的应用

目的：探讨多水平统计模型在发育毒性实验研究资料分析中的应用。方法：根据发育毒性实验研究资料存在层次结构的特点，探讨了两水平方差成分模型在此类资料中的应用。结果：获得“窝别效应”及其标准误的估计，以及在考虑了“窝别效应”之后处理因素作用有无及其大小的估计。结论：对于发育毒性实验研究资料，多水平统计模型能估计出考虑了“窝别效应”之后的处理因素作用大小，使得实验结果评价更客观。     

应用多水平统计模型评价职业性暴露的测量信度

探讨多水平统计模型在测量误差估计中的可应用性。方法:以云南锡业总公司劳动防护研究所提供的矿山井下作业环境中有害物质监测资料为例,分别进行2水平方盖成份模型和年份为固定效应的2水平混合效应模型拟合,根据模型参数和组间均分信度系数估计该资料的测量误差。结果:根据2个水平的随机效应参数,经计算得到氡、氡子体和粉尘的信度系数估计值,由测量信度均大于0.9可知资料的测量质量得到了较好的控制。结论:结果表明多水平统计模型适用于本资料的测量误差估计。当数据存在系统结构特征时,应采用能够正确反映数据结构、提供随机效应估计值的多水平统计模型,以获得较为准确的测量信度系数估计值。     

多水平统计模型在Meta分析中的应用研究

目的 探讨多水平模型技术在Ｍｅｔａ分析中的应用价值。方法 根据Ｍｅｔａ分析只能得到研究水平数值的特点，探讨了两水平数据的特点，探讨了两水平随机效应与混合效应模型的建模方法。结果 获得平均“效应尺度”及其标准误的估计，以及与研究结果差异有关因素的估计。结论 在Ｍｅｔａ分析中，多水平统计模型不仅可估计平均“效应尺度”及其可信区间，而且可分析与研究结果差异有关的影响因素。     

国际多中心临床试验的护理管理

该文从研究护士的选择及培训、试验药物管理、受试者管理3个方面阐述抗肿瘤药物国际多中心临床试验的护理管理工作,以期建立国际多中心临床试验护理工作的规范化、科学化管理体系。     

多水平模型在吸烟行为研究中的应用

目的介绍多水平模型及其应用领域。方法以中国/WHO控烟能力建设合作项目——学校控烟子项目中天津地区中学的学生基线调查资料为例,应用多水平模型分析并与传统logistic回归分析的结果进行比较。结果经检验,数据中存在层次结构。利用多水平模型分析显示,中学生吸烟的影响因素为性别、年龄、态度、环境及班级水平下的宣传教育。此外,在未引入班级水平下宣传教育这一变量时,利用多水平模型分析得到变量的标准误均小于相应的传统logistic回归分析的结果。结论多水平模型适于分析具有层次结构的数据资料,在分层或整群的流行病学或社区调查中具有较高的应用价值。     

在多中心临床试验中对中心校正后疗效的统计分析方法

在药物的临床试验中 ,其主要考核指标通常为疗效。疗效常分为四个等级 ,例如 :无效、进步、显效和痊愈。要比较两种处理疗效之间的差别 ,可用两样本的Ｗｉｌｃｏｘｏｎ秩和检验或Ｒｉｄｉｔ分析。此外 ,又常把无效和进步合并为无效 ,显效和痊愈合并为有效 ,计算并比较两种处理的有效率 ,这时可用 2× 2表的卡方检验。为了在较短时限内收集到足够多的病例数以及使所得结论的应用面更为广泛 ,药物的临床试验总采取多中心试验的方法 ,这是由某个单位的主要研究者总负责 ,多个单位的研究者合作 ,按同一个试验方案同时进行的临床试验〔1,2〕。由…     

Bayes线性混合效应模型多中心临床试验应用

目的 为解决多中心间的异质性问题。方法 系统介绍Bayes线性混合效应模型原理与方法。结果 通过WinBUGS软件和SAS软件实例分析，认为二者固定效应结果相同，WinBUGS软件Bayes分析混合效应结果可提供更多效应变异的信息。结论 Bayes线性混合效应模型分析结果解释更合理，推论范围更广。     

多中心临床试验（一）：组织与方案

所谓临床试验（ＣｌｉｎｉｃａｌＴｒｉａｌ）系指任何一种有病人参加的有计划的研究，这种研究的目的是寻求在相同的条件下，对未来病人的一种最合适的治疗方法。其基本特征是利用由有限病人样本（Ｓａｍｐｌｅ）得出的结果，对未来的具有相似条件的病人总体（Ｐｏｐｕｌ...     

多水平模型在流行病学研究中的应用进展

流行病学研究是通过目标人群收集、整理和分析数据,获得真实结果以分析和提供防治疾病及促进健康的策略。其中的关键在于数据质量、方法正确以及偏倚的大小。     

多水平统计模型在4×4交叉设计不完整数据的生物等效性中的应用

目的针对多阶段交叉设计中的不完整数据,分别采用多水平模型RIGLS算法、MOM以及REML算法分析,并与完整数据的结果进行比较。方法针对BE研究中4×4交叉设计,分别运用FDA指导原则中推荐的矩法(Method of Moments,MOM)、限制性极大似然法(Restricted Maximum Likelihood Method,REML)以及基于限制性迭代广义最小二乘法(Restricted Iterative Generalized Least Squares,RIGLS)估计的多水平模型,采用实例与模拟结合的方式进行分析,探讨不同方法在有随机缺失的不完整数据中的结果比较。结果 (1)多水平模型的首要优势在于考虑了数据误差的层次性,将传统模型中的误差随机项分解到与数据层次结构对应的各个水平上。(2)多水平模型可通过在个体水平拟合随机效应,直接估计个体-药物交互作用的方差σ2D,克服传统方法因间接估计而引起的偏倚。(3)多水平模型其算法不要求所有的观测个体有相同的观测次数,可充分利用含有缺失值的信息,对于缺失数据和非均衡设计具有较好普适性。结论本研究将生物等效性与多水平建模有机结合,为非均衡、高变异、小样本、有缺失的生物等效性评价开拓了新的思路,提供了新的方法。     

在药物的临床试验中比较疗效发生快慢的统计方法

在药物的临床试验中除了要比较处理组之间疗效的优劣外 ,有时还需比较处理组之间疗效发生时间的快慢。对于时间变量的统计分析 ,最常考虑的是用生存分析的方法〔1〕。但在药物的临床试验中疗效发生时间这个变量和通常生存分析中的时间变量有所不同。在通常的生存分析中终点是死亡 ,生存期越长越好 ,累积生存率随着时间而递减 ;但疗效发生时间的终点却是发生疗效 ,这个时间越短越好 ,累积疗效发生率随着时间而递增。因此在利用生存分析方法分析疗效发生时间时应选择累积死亡率作为累积疗效发生率 ,而其标准误和累积生存率的标准误相同。此外 …     

多水平线性模型在量表问卷调查员间信度评价中的应用

生存质量量表测评的主要内容是调查对象的主观满意度,由于调查员和调查对象双方复杂的心理活动,对于同一问题调查员的提问方式不同,得到的回答可能是不一样的,这种人为因素引起的结果变异称为“调查员间变异”.调查员间变异较小,说明调查员间信度较好,反之亦然.目前评价调查员间信度的常规方法存在的主要问题有二：一是需要重复测量,人为增加了调查成本;二是忽略了调查员和调查对象本身的特征对测评结果的影响.     

Logistic回归、CMH检验与Meta分析在多中心临床试验中应用探讨

目的探讨临床随机对照试验多中心效应比较的统计方法。方法以一项多中心临床随机对照试验数据为例,运用χ2检验、CMH检验、Meta分析及logistic回归分析。结果CMH检验显示各中心间效应值的一致性检验差异有统计学意义(P<0.05),扣除中心效应后,组间比较差异有统计学意义(P<0.05);Meta分析异质性检验差异无统计学意义(P>0.05),采用固定效应模型,合并后效应值组间差异有统计学意义(P<0.05),logistic回归分析,各中心效应值差异无统计学意义(P>0.05),组间效应差异有统计学意义(P<0.05),且存在可能影响效应的协变量。结论多中心临床随机对照试验研究中,如果存在分中心组间疗效差异趋势不一致时,可选择Meta分析及logistic回归分析,然后对三种分析方法的结果作出客观的评价。如果logistic回归分析存在影响效应的协变量,建议对这些协变量进行再分析。