Using group-based latent class transition models to analyze chronic disability data from the National Long-Term Care Survey 1984-2004.
Using group-based latent class transition models to analyze chronic disability data from the National Long-Term Care Survey 1984-2004.
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使用基于群体的潜在类别转换模型来分析 1984-2004 年国家长期护理调查中的慢性残疾数据。
DOI：
10.1002/sim.5782
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发表时间：
2013
影响因子：
2
通讯作者：
Erosheva,ElenaA
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
White,TobyA;Erosheva,ElenaA
潜在类别转换模型跟踪个体如何随时间在潜在类别之间移动，传统上假设每个个体都有一组完整的观察结果。在本文中，我们开发了基于组的潜在阶级过渡模型，允许交错进入和退出，在滚动招生设计的调查中很常见。这些模型在概念上类似于缺失数据文献的模式混合模型，但在结构上不同。我们采用基于群体的潜在阶级转变模型，对美国老年人口中慢性残疾的最新趋势进行深入的数据分析。使用1982-2004年国家长期护理调查（NLTCS）的日常生活活动数据，我们使用SAS PROC IML中实现的期望最大化算法估计模型参数。我们的研究结果表明，在20世纪80年代和90年代观察到的慢性残疾患病率的下降在21世纪初并没有像以前的NLTCS横截面分析所表明的那样持续下去。版权所有© 2013约翰威利父子有限公司.
Latent class transition models track how individuals move among latent classes through time, traditionally assuming a complete set of observations for each individual. In this paper, we develop group‐based latent class transition models that allow for staggered entry and exit, common in surveys with rolling enrollment designs. Such models are conceptually similar to, but structurally distinct from, pattern mixture models of the missing data literature. We employ group‐based latent class transition modeling to conduct an in‐depth data analysis of recent trends in chronic disability among the U.S. elderly population. Using activities of daily living data from the National Long‐Term Care Survey (NLTCS), 1982–2004, we estimate model parameters using the expectation–maximization algorithm, implemented in SAS PROC IML. Our findings indicate that declines in chronic disability prevalence, observed in the 1980s and 1990s, did not continue in the early 2000s as previous NLTCS cross‐sectional analyses have indicated. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.
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