The use of an autoregressive model for the analysis of longitudinal data in epidemiologic studies.
The use of an autoregressive model for the analysis of longitudinal data in epidemiologic studies.
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使用自回归模型分析流行病学研究中的纵向数据。
DOI：
10.1002/sim.4780040407
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发表时间：
1985
影响因子：
2
通讯作者：
Weiss,S
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Rosner,B;Muñoz,A;Tager,I;Speizer,F;Weiss,S
Korn和Whittemore1，2提出了纵向数据的分析方法，其中每个个体的观察数量相对于每个受试者考虑的变量数量较大。然而，在流行病学研究中，情况往往并非如此，因为人们通常在相对较少的时间点收集数据，并且在每个时间点收集的每个个体的数据量通常是广泛的。在这里，我们提出了一个自回归模型，用于分析连续结果变量的情况下，这种类型的纵向数据。该模型的一些重要特征是：（1）在同一分析中，可以考虑时间依赖的自变量和随时间固定的自变量，（2）部分使用缺失某些检查的个体数据，（3）评估短期内结果变化与暴露之间的关系，（4）使用普通的多元回归方法。Anderson3已经考虑了这种类型的模型，但是，据我们所知，该模型从未被应用于生物统计问题。我们用一项纵向研究的数据来说明这些方法，该研究旨在确定个人吸烟对儿童肺功能变化的作用。
Korn and Whittemore1,2have presented methods for analyzing longitudinal data where the number of observations per individual is large relative to the number of variables considered for each subject. However, this is often not the case in epidemiologic studies, since one usually collects data at relatively few time points, and the quantity of data collected for each individual at each time point is typically extensive. We present here an autoregressive model for analyzing longitudinal data of this type for the case of a continuous outcome variable. Some of the important features of this model are that one can (1) in the same analysis, consider both independent variables that are time‐dependent and those that are fixed over time, (2) partially use data for an individual where some examinations are missing, (3) assess relationships between changes in outcome and exposure over short periods of time, (4) use ordinary multiple regression methods. Anderson3has considered this type of model, but, to our knowledge, the model has never been applied to biostatistical problems. We illustrate these methods with data from a longitudinal study that seeks to identify the role of personal cigarette smoking on changes in pulmonary function in children.
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通讯作者：
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DOI：
--
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--
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--
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ROSNER, B