城镇居民医疗费用影响因素的复杂抽样调查中对不同机制下应答偏倚并存时的校正

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    81072385
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    30.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    H3011.流行病学方法与卫生统计
  • 结题年份:
    2013
  • 批准年份:
    2010
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2011-01-01 至2013-12-31

项目摘要

为正确估计相对弱势的城镇居民医保对象的医疗费用及其影响因素,本研究主要针对以往医疗费用调查仅利用医院门诊和住院病例而遗漏各种原因未在调查所涉及的医院就医者导致的样本代表性不足问题,同时考虑到此类调查中的因变量数据既存在应就医而因贫困等原因未就医导致的0截取或选择性偏倚问题,又存在常见的无应答偏倚问题,提出了针对这两类重要的应答偏倚机制并存时的二阶段校正方法,将处理随机缺失的多重填补技术和处理不可忽视缺失机制下选择性偏倚的样本选择模型综合运用于医保人群医疗费用及其影响因素研究,并结合多阶段复杂抽样设计的抽样权重正确地估计抽样误差,其预期结果将为同类调查研究提供统计方法学上的依据并能正确地估计潜在医疗费用及其影响因素。

结项摘要

本研究从符合太原市城镇居民医疗保险参保政策条件的人群中通过多阶段复杂抽样调查来研究该弱势人群医疗费用及影响因素,以避免以往大部分研究仅利用医院门诊和住院病例信息,从而遗漏因各种原因未在调查所涉及的医院就医者导致的样本代表性不足问题;同时考虑到此类调查中的因变量数据既存在应就医而因贫困等原因未就医导致的0 截取或选择性偏倚问题,又存在常见的无应答偏倚问题,提出了针对这两类重要的应答偏倚机制并存时的二阶段校正方法,将处理随机缺失的多重填补技术和处理不可忽视缺失机制下选择性偏倚的样本选择模型综合运用于医保人群医疗费用及其影响因素研究,并结合多阶段复杂抽样设计的抽样权重正确地估计抽样误差。本研究根据协作单位提供的抽样框基础数据进行多阶段复杂抽样,按数据特征,第一阶段分层抽样,第二阶段整群随机抽样。整理筛选出合格调查数据9888例,针对该数据中存在的2.71%非随机缺失和26.58%随机缺失,先通过模拟研究应用二阶段校正方法:第一阶段对仅存在随机缺失的模拟数据集分别应用预测均数匹配法(PMM)、倾向性得分法(PS)、基于Bootstrap的EM算法(EMB)和马尔科夫链蒙特卡洛算法(MCMC)进行多重填补,然后把填补后的数据与存在非随机缺失的数据合并,第二阶段应用样本选择模型的两步似然估计来校正选择性偏倚。根据上述方案重复抽样100次,对模拟出的结果以标准偏倚、均方误差的平方根和可信区间平均长度作为评价填补方法优劣的标准,选出该缺失比例下填补随机缺失最佳方案是马尔科夫链蒙特卡洛算法(MCMC)法。再将确定的最佳二阶段校正方法应用于实际调查数据,并在第二阶段的样本选择模型估计中使用复杂抽样设计下待估参数的方差估计,正确地估计潜在医疗费用及其影响因素,最终得到影响太原市城镇居民医保人群年度医疗费用支出的因素主要有:被调查者受教育程度、最近医疗单位距离、是否有其他医疗保障、年内是否接受过健康体检、是否接受过社区卫生服务或私人诊所就诊、是否发生过住院、可接受的自付医疗费用比例。. 该项目提出了一个两种缺失机制并存时的缺失数据处理策略,已发表文章16篇(其中全国学术会议论文3篇),其中与该项目直接相关内容3篇(最终结果正在整理英文文章投稿中),培养硕士研究生10名,其中2名毕业论文与本项目直接相关,8名参与调查和数据分析等工作。

项目成果

期刊论文数量(13)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(3)
专利数量(0)
复杂抽样下截取因变量回归系数方差估计的模拟研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
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  • 作者:
    王晓荣;王彤
  • 通讯作者:
    王彤
二分类诊断试验中预测值的比较方法及程序实现
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    中国卫生统计
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  • 作者:
    王慧;张秀秀;鲍彦平;乔楠;田双双;王彤
  • 通讯作者:
    王彤
基于肿瘤患者高维生物信息的生存预测
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
    中国卫生统计
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    覃婷;闫丽娜;王彤
  • 通讯作者:
    王彤
样本选择模型及其估计方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2010
  • 期刊:
    中国卫生统计
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张磊;王彤
  • 通讯作者:
    王彤
复杂抽样下的截取回归模型在医学研究中的应用
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    中国卫生统计
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王晓荣;赵俊康;王彤
  • 通讯作者:
    王彤

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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