【摘要】：目的探索移動醫(yī)療健康管理類手機應(yīng)用程序(APP)收集的縱向大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)管理及統(tǒng)計分析方法。方法對健康管理類APP數(shù)據(jù)特點進行總結(jié),提出針對該類數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)管理及統(tǒng)計分析方法,并通過一個女性月經(jīng)管理APP實例具體說明上述方法的實施過程。結(jié)果健康管理類APP數(shù)據(jù)屬于縱向大數(shù)據(jù),APP原始記錄需要通過相應(yīng)的運算方法提取信息后可用于統(tǒng)計分析。因此在數(shù)據(jù)管理中,需采用針對原始數(shù)據(jù)和提取后的二次數(shù)據(jù)進行兩步清理。該類數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析可采用混合效應(yīng)模型等縱向數(shù)據(jù)的分析方法。結(jié)論健康管理類APP數(shù)據(jù)經(jīng)過特定的數(shù)據(jù)管理和統(tǒng)計分析可用于醫(yī)學(xué)科研,數(shù)據(jù)管理中對可疑數(shù)據(jù)應(yīng)優(yōu)先做剔除處理;統(tǒng)計分析涉及大量數(shù)據(jù)的運算,使用云計算手段可以提高運算速度。
【圖文】：

1.1健康管理類APP的數(shù)據(jù)特點1.1.1一個橫庫與多個縱庫的組合形式健康管理類APP數(shù)據(jù)庫常見的構(gòu)成形式為一個橫向數(shù)據(jù)庫與多個縱向數(shù)據(jù)庫的組合。橫向庫中保存用戶的基本信息，以用戶的性別、地址等類似數(shù)據(jù)構(gòu)成，橫庫中常常包含用戶的一些敏感信息，如姓名、電話、電子郵箱等。APP相應(yīng)記錄功能的每一個模塊又對應(yīng)著一個縱向數(shù)據(jù)庫，其包含的信息為事件類型、數(shù)值、記錄的時間。例如APP中體重記錄模塊會記錄用戶每次測量體重的具體數(shù)值和時間。該類數(shù)據(jù)為標(biāo)準(zhǔn)的縱向數(shù)據(jù)。橫庫和縱庫通過用戶的唯一編碼進行關(guān)聯(lián)。具體如圖1所示。1.1.2數(shù)據(jù)量大健康管理類APP的數(shù)據(jù)量大體現(xiàn)在兩個層面。第一層面為用戶量層面，應(yīng)用商店中用戶量為千萬級別的熱門健康管理APP越來越多。第二層面為用戶的記錄層面，健康管理類APP記錄的數(shù)據(jù)，尤其是客觀記錄的傳感器數(shù)據(jù)，包括用戶記錄的走步、運動、睡眠等信息，單位用戶本身的原始記錄量是巨大的。而近年來，社交元素也加入到了健康管理類APP中，這也促使了這類APP吸引了大量用戶進行長期的、詳細的信息記錄。1.1.3原始記錄需進一步信息提取這類APP所記錄的原始數(shù)據(jù)往往不能直接被利用，比如用戶記錄的走步實際數(shù)據(jù)庫中的原始數(shù)據(jù)為某一步伐發(fā)生的具體時間，用戶記錄的睡眠數(shù)據(jù)實際為睡眠開始時間、結(jié)束時間，，某一時間段的深睡眠和淺睡眠的開始時間、結(jié)束時間。但進行統(tǒng)計分析時，原始數(shù)據(jù)需要進行進一步的信息提取，以獲得符合統(tǒng)計分析目的數(shù)據(jù)，如每日步數(shù)，睡眠總時長等。1.1.4數(shù)據(jù)質(zhì)量差健康管理類APP的數(shù)據(jù)質(zhì)量在不同的數(shù)據(jù)類型中有一定差異。例如實例中的女性月經(jīng)管理數(shù)據(jù)和用戶的膳食記錄數(shù)據(jù)，均屬于用戶自報型數(shù)據(jù)。受本身數(shù)據(jù)收集形式所限，數(shù)據(jù)質(zhì)量較差。而運動數(shù)據(jù)、睡眠數(shù)據(jù)這類被?

狽椒ń?行信息提取得到二次數(shù)據(jù)后，對于二次數(shù)據(jù)采用類似的方法進行缺失值、異常值的清理。若發(fā)現(xiàn)的缺失值、異常值來源于原始數(shù)據(jù)異常，需對原始數(shù)據(jù)進行清理，并同時再次進行信息提取生成更新后的二次數(shù)據(jù)庫。1.2.5篩選可靠用戶數(shù)據(jù)與信息庫合并為保證數(shù)據(jù)的可靠性，建議在獲得清理后的二次數(shù)據(jù)后，篩選出數(shù)據(jù)記錄詳實的用戶。可限定所保留的用戶最少記錄條數(shù)，已篩選出相對活躍用戶的記錄，數(shù)據(jù)更可靠。將篩選后的數(shù)據(jù)（縱庫）和用戶信息庫（橫庫）合并，在縱庫里獲得橫庫中的受試者信息。具體的數(shù)據(jù)管理過程如圖2。1.3統(tǒng)計分析方法經(jīng)過數(shù)據(jù)管理后的健康管理類APP數(shù)據(jù)符合如下特點：①數(shù)據(jù)為縱向大數(shù)據(jù)；②每位用戶的記錄次數(shù)和記錄時間點不一定相同；③不同時點的觀測值可能存在相關(guān)性。本類資料需根據(jù)數(shù)據(jù)類型的不同，對數(shù)值型資料可采用混合效應(yīng)模型[5,6]，對分類型資料可采用廣義混合線性模型和廣義估計方程進行分析[7,8]。2實例分析2.1實例數(shù)據(jù)介紹本實例所使用的數(shù)據(jù)來源于某互聯(lián)網(wǎng)公司開發(fā)的女性月經(jīng)管理APP。該APP的核心功能是用戶記錄每月經(jīng)開始日期及結(jié)束日期以獲得下次月經(jīng)的預(yù)測和提醒。用戶每月定期記錄月經(jīng)開始事件（event-type=1）及結(jié)束事件（eventtype=2）（圖3），APP實現(xiàn)月經(jīng)周期的記錄及預(yù)測。本研究使用的數(shù)據(jù)為該公司從注冊用戶的前100萬活躍用戶中隨機抽選的15萬用戶，截至?xí)r間為2015年2月1日以前的數(shù)據(jù)。2.2數(shù)據(jù)管理過程與結(jié)果通過兩次月經(jīng)開始的間隔獲得月經(jīng)周期的數(shù)據(jù)。最終數(shù)據(jù)管理的過程和結(jié)果見表2、3。2.3統(tǒng)計分析過程與結(jié)果數(shù)據(jù)管理所獲得的用戶月經(jīng)周期長度為縱向大數(shù)據(jù)，且不同用戶記錄時點和記錄次數(shù)不一定相同，本例采用混合效應(yīng)模型進行數(shù)據(jù)分析。因變量是用戶?

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