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广义线性混合效应模型在临床疗效评价中的应用

【摘要】目的：探讨临床疗效评价中分类重复测量资料的广义线性混合效应模型(GLMMs)及的GLIMMIX宏实现。方法：利用GLIMMIX宏ERROR和LINK语句来指示疗效指标的分布及连接函数，通过REPEATED和RANDOM语句的TYPE选项选择合适方差协方差结构矩阵来模拟不同时间疗效指标的相关性，采用基于线性的伪似然函数进行模型参数估计。结果：广义线性混合效应模型允许临床疗效评价指标是指数家族中任意分布，可以通过连接函数将疗效指标的均数向量与模型参数建立线性关系，简化运算过程。结论：广义线性混合效应模型建模灵活，可为临床疗效评价提供更丰富的信息。

【关键词】广义线性混合效应模型临床疗效评价分类重复测量资料GLIMMIX宏

ApllicationsofGeneralizedLinearMixedModelsinClinicalCurativeEffectsEvaluationLuoTiane,etal

AbstractObjective：Todiscussgeneralizedlinearmixedmodels(GLMMs)ofcategoricalrepeatedmeasurementdatasinclinicalcurativeeffectevaluation,implementingwithGLIMMIXmacroinsoft.Methods：UsingtheERRORandLINKsentencesofGLIMMXmacrotosignthedistributionandlinkfunctionoftheindex,adoptingtheTYPEoptionofREPEATEDandRANDOMsentencestoselecttheappropriatevariancecovariancematrixsformodelingtherelations,makinguseofpseudolikelihoodfunctionbasedonlineartoestimatethemodelparameters.Results：GLMMsallowtheindexmaybeoneoftheexponentialfamily(ContimuumdistributionsincludingNomal,betadistribution,chisquareddistributionetc;DispersedistributionsincludingBinomal,PoissonandinverseBinomaletc),thevecorofexpectedmeansoftheindexislinkedtothemodelparametersbyalinkfunctionandmodelthelinearequation,simplethecalculatorprocedure.Conclusion：GLMMscaneasilyfitstatisticalmodels，theresultsareobjectiveandreality,canstronglyprovidetheabundantinformationforclinicalcurativeeffectevaluation.

Keywordsgeneralizedlinearmixedmodels;clinicalcurativeeffectsevaluation;categoricalrepeatedmeasurementdatas;GLIMMIXmacro

临床疗效评价中常常需要对同一患者在不同时点进行多次观测并记录其疗效指标，当疗效指标为属性特征或类别时，称其为分类重复测量资料，如在治疗前、疗后4周、8周、12周等连续检测乙肝患者核心抗体，其结果有阴性、阳性两个水平；连续监测病人的治疗效果，反应变量为治愈、显效、好转、无效等。如同定量变量重复测量资料,数据间不满足独立性要求,存在自相关性和异方差性。经典统计分析方法要求数据满足独立性和常量方差。为拓宽医学研究需要，本研究主要介绍不满足独立性要求的分类重复测量资料广义线性混合效应模型与的GLIMMIX宏实现。

1资料与方法

资料

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