本文關(guān)鍵詞：比值缺失數(shù)據(jù)的多重估算與心臟康復(fù)二級預(yù)防干預(yù)效果評價及應(yīng)用

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【摘要】：目的:心臟康復(fù)效果評價常需要對研究對象進行隨訪監(jiān)測,由于急性冠脈綜合征患者的綜合干預(yù)時間長,不同階段采取的干預(yù)措施不盡相同,不同患者隨訪的時間與間隔存在差異,患者監(jiān)測數(shù)據(jù)的影響因素較多,研究對象欠合作或由于其行動不便等原因,使得縱向監(jiān)測數(shù)據(jù)獲取過程中不免引致數(shù)據(jù)缺失。在可干預(yù)的心血管病危險因素中,超重和肥胖就是一個干預(yù)因素,體質(zhì)指數(shù)(BMI=體重/身高2)就是評價干預(yù)效果的常用指標(biāo)。在資料收集的過程中有可能會出現(xiàn)分子或分母指標(biāo)的缺失,即比值缺失,亦稱為不完全比值(Incomplete Ratio)。實際研究中對比值缺失數(shù)據(jù)進行填補,由于比值中蘊藏著一定的函數(shù)關(guān)系,給統(tǒng)計資料比值缺失數(shù)據(jù)的填補提出了新問題。方法:本課題主要針對急性冠脈綜合征患者的體質(zhì)指數(shù)BMI、血清鈉尿肽BNP及肌鈣蛋白c Tn I進行研究,采用多重填補的方法,將缺失數(shù)據(jù)填補成完整數(shù)據(jù)集并進行分析,探索比值缺失數(shù)據(jù)的填補方法及策略。通過對心臟康復(fù)二級預(yù)防綜合干預(yù)缺失數(shù)據(jù)資料進行多重填補,尤其是評價體重管理的指標(biāo)體質(zhì)指數(shù)(BMI),若構(gòu)成體質(zhì)指數(shù)(BMI)的體重和身高2未同時缺失,在填補模型中直接采用監(jiān)測到的體重和身高具有一定合理性。模擬證實常見的六種填補模型(M1~M6)進行比值缺失填補時的差別及影響填補的敏感因素;采用急性冠狀動脈綜合征患者早期CCU心臟康復(fù)二級預(yù)防綜合干預(yù)監(jiān)測數(shù)據(jù)進行實例分析,運用Stata13軟件相應(yīng)模塊進行編程,實現(xiàn)比值協(xié)變量缺失數(shù)據(jù)的多重填補及填補后模型分析。結(jié)果:本課題主要對體重管理指標(biāo)體質(zhì)指數(shù)BMI進行多重填補,BMI=體重(kg)/身高2(m2)。通過六種常用填補模型的模擬研究,可知:1、當(dāng)比值協(xié)變量分母的變異系數(shù)為10%時,決定系數(shù)R2=0.1時,采用填補模型M1~M6對比值協(xié)變量缺失數(shù)據(jù)進行填補,填補效果基本相近,但當(dāng)缺失機制為完全隨機缺失(MCAR)時,可產(chǎn)生負(fù)向偏差,模型M5和M6的負(fù)向偏差相對較大。2、當(dāng)比值協(xié)變量分母的變異系數(shù)為20%時,決定系數(shù)R2=0.2時,采用填補模型M5進行填補,在缺失機制為完全隨機缺失(MCAR)時,所產(chǎn)生的負(fù)向偏差為-0.610,其他填補模型M1~M4、M6的偏差分別為-0.01、-0.013、-0.011、-0.01及-0.058,與0值的偏離程度均明顯小于模型M5;可知,填補模型的穩(wěn)健性強烈依賴于比值協(xié)變量分母變異系數(shù)的大小,當(dāng)分母變異系數(shù)較大時,模型M5填補的填補效果較差。3、隨著比值協(xié)變量分母的變異系數(shù)逐漸增大,模型M6的填補效果明顯優(yōu)于模型M5。模型M6采用自然對數(shù)轉(zhuǎn)換,不僅可使比值協(xié)變量的分子和分母服從正態(tài)分布,也能轉(zhuǎn)換比值的運算關(guān)系,充分挖掘原始數(shù)據(jù)信息,提高填補方法的穩(wěn)健型。本文結(jié)合急性冠動脈綜合征CCU病房心臟康復(fù)二級預(yù)防綜合干預(yù)實例進行分析,CV(身高2)=10.2%,填補模型M1~M6填補結(jié)果基本一致,均數(shù)間相差為(0.21~1.31)kg/m2,考慮到能否充分提取數(shù)據(jù)資料的信息,選擇模型M6的填補結(jié)果,填補后體質(zhì)指數(shù)BMI的平均水平為(24.75±7.16)kg/m2。對填補后的完整數(shù)據(jù)進行模型分析,結(jié)果表明,BMI、性別和肌鈣蛋白c Tn I均可影響血清中鈉尿肽BNP的濃度,均為正相關(guān),其中肌鈣蛋白c Tn I的標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)b￠=0.273,對血清中的鈉尿肽BNP影響較大,BMI則影響較小。結(jié)論:本文針對醫(yī)學(xué)研究中比值協(xié)變量缺失數(shù)據(jù),采用模擬研究,探索了不完全比值協(xié)變量經(jīng)數(shù)學(xué)轉(zhuǎn)換后,在比值分母變異系數(shù)不同取值的情況下,常用填補模型M1~M6間的差別,比值分母變異系數(shù)的大小影響模型填補效果,對比值分子分母進行自然對數(shù)轉(zhuǎn)換,不僅可提高原始資料信息的提取,而且也擴展了填補模型的適用范圍;同時采用實例進行分析,實現(xiàn)了不完全比值協(xié)變量多重填補,并對填補后的完全數(shù)據(jù)集進行模型分析,為不完全比值協(xié)變量的多重填補提供方法學(xué)的參考。
【關(guān)鍵詞】：多重填補 缺失數(shù)據(jù) 比值協(xié)變量 兼容性
【學(xué)位授予單位】：山西醫(yī)科大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：R541
【目錄】：

• 中文摘要5-8
• 英文摘要8-11
• 常用縮寫詞中英文對照表11-12
• 前言12-14
• 1 模型的原理與方法14-23
• 1.1 多重填補的原理和方法14-17
• 1.2 分析模型的基本原理17-18
• 1.3 填補模型與分析模型的兼容關(guān)系18-21
• 1.4 不同填補模型的特征21-23
• 2 不同比值填補模型的模擬研究23-28
• 3 結(jié)果28-35
• 3.1 心臟康復(fù)二級預(yù)防綜合干預(yù)患者危險分級標(biāo)準(zhǔn)及研究指標(biāo)28-31
• 3.2 心臟康復(fù)患者基線資料統(tǒng)計描述31-34
• 3.3 以鈉尿肽為反應(yīng)變量構(gòu)建多重線性回歸模型分析34-35
• 4 討論35-37
• 5 結(jié)論37-38
• 參考文獻38-42
• 綜述42-45
• 參考文獻44-45
• 致謝45-47
• 在學(xué)期間承擔(dān)/參與的科研課題與研究成果47-48
• 個人簡介48

【共引文獻】

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本文編號：958178