目的:基于老年人群不同潛在類(lèi)別的協(xié)變量和結(jié)局變量的特點(diǎn),探討不同類(lèi)別老年人認(rèn)知功能變化軌跡的影響因素,確認(rèn)認(rèn)知干預(yù)的重點(diǎn)人群,為老年人認(rèn)知損害預(yù)防和干預(yù)措施及衛(wèi)生政策制定提供理論依據(jù)。同時(shí),從實(shí)際應(yīng)用角度出發(fā),挖掘聯(lián)合模型（Joint model）在縱向數(shù)據(jù)中的分析優(yōu)勢(shì),為其他具有多個(gè)縱向標(biāo)記物和多個(gè)終點(diǎn)事件的數(shù)據(jù)提供方法學(xué)借鑒。方法:研究數(shù)據(jù)來(lái)自于阿爾茨海默病神經(jīng)影像學(xué)倡議研究（Alzheimer’s disease Neuroimaging Initiative,ADNI）,篩選了245例基線被診斷為輕度認(rèn)知障礙（Mild cognitive impairments,MCI）、結(jié)局事件為MCI或阿爾茨海默�。ˋlzheimer’s disease,AD）的患者,構(gòu)建聯(lián)合潛在類(lèi)別模型（Joint latent class model,JLCM）,其中描述標(biāo)記物軌跡的縱向過(guò)程通過(guò)線性混合模型實(shí)現(xiàn),生存過(guò)程采用比例風(fēng)險(xiǎn)模型,潛在類(lèi)別過(guò)程采用多分類(lèi)logistic回歸。通過(guò)貝葉斯信息最小準(zhǔn)則（Bayesian information criterion,BIC）、后驗(yàn)分類(lèi)表、預(yù)測(cè)值與觀測(cè)值... 

【文章來(lái)源】：山西醫(yī)科大學(xué)山西省

【文章頁(yè)數(shù)】：46 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

聯(lián)合潛在類(lèi)別模型示意圖

山西醫(yī)科大學(xué)碩士學(xué)位論文表 1 AD 的影響因素與賦值賦值方法1=男，2=女1=獨(dú)身(未婚、離異、喪偶等)，2=在婚 1 =中學(xué)以上，2=中學(xué)1=無(wú)社會(huì)活動(dòng)功能障礙，2=有社會(huì)活動(dòng)功能障礙1=不攜帶，2=攜帶1=MCI，2=AD得分模型構(gòu)建文中我們構(gòu)建的 JLCM 模型見(jiàn)圖 2。

AD的類(lèi)別特定風(fēng)險(xiǎn)率隨時(shí)間變化軌跡

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3069275