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Aide à la conception/analyse de protocole de mesures répétées

Bonjour,

Je me prépare à concevoir des expériences pour mon protocole de recherche et j'essaie de trouver un modèle avec lequel analyser mes données. Voici ma configuration de conception :

Variable de réponse : fréquence cardiaque

Facteur aléatoire : sujet

Facteur fixe : traitement (témoin, traitement A, traitement

Objectif : déterminer les effets de facteurs/interactions statistiquement significatifs s'écartant de la fréquence cardiaque de base

Protocole:

1. Enregistrez la fréquence cardiaque de base pendant 60 minutes avant l'administration du traitement.
2. Enregistrez la fréquence cardiaque pendant 20 minutes pendant 20 minutes d'administration du traitement
3. Enregistrez la fréquence cardiaque pendant 60 minutes après l'administration du traitement

Je suis confus car il existe une variété d'approches utilisées dans la littérature et il semble y avoir des conseils contradictoires en ligne concernant l'analyse des données à mesures répétées. J'ai lu les principaux avantages de l'utilisation d'un modèle mixte linéaire généralisé (GLMM) par opposition à une ANOVA à mesures répétées. Je suis juste un peu coincé avec l'application pratique de ce GLMM avec les données collectées à l'aide de mon protocole.

Je pensais faire la moyenne de la fréquence cardiaque enregistrée dans des tranches de 5 minutes, ce qui me donnerait 12 points de données de base, 4 pendant le traitement et 12 points de données après le traitement par sujet. Aucune vraie rime ni raison pour laquelle j'ai choisi 5 minutes. La plupart de la littérature normalise la fréquence cardiaque des sujets dans les 5 premières minutes (%) avant l'analyse, mais je suis fatigué de le faire car cela ne permet pas de comparaisons des niveaux de fréquence cardiaque d'un sujet à l'autre.

Maintenant, je suis un peu coincé et je ne sais pas comment procéder ni comprendre quel type de modèle j'ai.

En espérant qu'il y ait quelqu'un familier avec ce type de protocole qui pourrait donner un coup de main.

Toute aide est très appréciée.

Merci,

JP

Modélisation statistique avancéeÉtudes de consommation et de marchéRe: Aide à la conception / analyse du protocole de mesures répétées

Merci de votre aide!

Re: Aide à la conception / analyse du protocole de mesures répétées

Non. RE et Repeated Structure représentent deux sources différentes de variation. Cependant, pour certaines structures répétées telles que UN, RE n’est plus estimable - vous obtiendrez un message d’erreur si vous essayez de le faire. AR (1) fonctionne avec un effet de sujet aléatoire.

L'ordre du temps n'a pas d'importance pour l'ONU.

Re: Aide à la conception / analyse du protocole de mesures répétées

Il existe deux niveaux de traitement (A = faible dose, B = forte dose).

Basé sur l'exemple Cholesterol Stacked.jmp, voici comment, selon moi, je dois configurer mon jeu de données et mon analyse:

• Plate-forme : Modèle ajusté
• Personnalité : Modèle mixte
• Y, Réponse : Fréquence cardiaque (bpm) -> continue
• Effets fixes : Traiter., Région de temps, Reg. Inst. -> tous catégoriques

Sous l'onglet Structure répétée si je veux utiliser 'Non structuré':

• Assujettir : Sujet
• Répété : Temps Reg./Inst. Concat. -> catégorique

Sous l'onglet Structure répétée si je veux utiliser 'AR (1)':

• Assujettir : Sujet
• Répété : Temps (min) -> continu

Sous.	Traiter.	Heure Région	Reg. Inst.	Temps Reg./Inst. Concat.	Temps (min)	Fréquence cardiaque (bpm)
1	UNE	Pré-traitement	1	Pré-traitement_1	0	62
1	UNE	Pré-traitement	2	Pré-traitement_2	5	60
1	UNE	Pendant le traitement	1	Pendant le traitement_1	dix	64
1	UNE	Pendant le traitement	2	Pendant_Traitement_2	15	67
1	UNE	Après traitement	1	Post-traitement_1	20	65
1	UNE	Après traitement	2	Post-traitement_2	25	64
2	B	Pré-traitement	1	Pré-traitement_1	0	71
2	B	Pré-traitement	2	Pré-traitement_2	5	72
2	B	Pendant le traitement	1	Pendant le traitement_1	dix	78
2	B	Pendant le traitement	2	Pendant le traitement_2	15	76
2	B	Après traitement	1	Post-traitement_1	20	76
2	B	Après traitement	2	Post-traitement_2	25	75
...	...	...	...	...	...	...

 

Est-ce que le domaine "Structure répétée" fait mon "Sub"? colonne un effet aléatoire ou avez-vous besoin de spécifier cela dans l'onglet "Effets aléatoires"? En outre, à l'aide de l'option "non structuré", comment le modèle peut-il connaître l'ordre de chaque point temporel si la colonne "Temps (min)" n'est pas utilisée pour ce cas?

 

Merci!

 

Re: Aide à la conception / analyse du protocole de mesures répétées

Combien de niveaux de traitement? Pour les niveaux de groupe de temps, ils devraient être comme pre-1, pre_2, pendant_1, pendant _2, ..., etc. Découvrez les exemples de données, Cholesterol Stacked.jmp, utilisé dans l'exemple de mesures répétées de la documentation JMP. Ces données sont similaires en format et en présentation à la vôtre.

Re: Aide à la conception / analyse du protocole de mesures répétées

Merci, je vais certainement vérifier le texte.

Donc, pour résumer, un exemple de version simplifiée de mes données empilées ressemblerait-il à ceci:

Sous.	Traiter.	Groupe de temps	Temps à partir du premier point de données (min)	Fréquence cardiaque (bpm)
1	UNE	Pré-traitement	0	62
1	UNE	Pré-traitement	5	60
1	UNE	Pendant le traitement	dix	64
1	UNE	Pendant le traitement	15	67
1	UNE	Après traitement	20	65
1	UNE	Après traitement	25	64
2	B	Pré-traitement	0	71
2	B	Pré-traitement	5	72
2	B	Pendant le traitement	dix	78
2	B	Pendant le traitement	15	76
2	B	Après traitement	20	76
2	B	Après traitement	25	75
...	...	...	...	...

 

 

 

Re: Aide à la conception / analyse du protocole de mesures répétées

Vous devrez créer une colonne Heure (par exemple, 0, 10, 20, 30, etc.).  Avec une colonne ID de sujet, les deux identifient de manière unique chaque mesure de fréquence cardiaque. Et ces deux colonnes d'ID sont requises lorsque vous spécifiez une structure répétée. (Remarque: pour AR (1), la colonne Time doit être définie comme continue. Pour d'autres, c'est catégorique. Voir la section "Configuration requise pour la structure de covariance répétée". http://www.jmp.com/support/help/13/Fit_Model_Launch_Window_2.shtml#999895 .  

Vous devrez également créer une colonne de traitement séparée à trois niveaux à utiliser comme effet fixe. 

Enfin, en plus de la documentation JMP, je recommande fortement ce livre. https://www.sas.com/storefront/aux/en/spmixedmodel/59882_toc.pdf . Le chapitre 5 concerne l'analyse de mesures répétées. 

Re: Aide à la conception / analyse du protocole de mesures répétées

Étant donné que chacune des 30 mesures de réponse est en réalité un résumé (moyenne) de chaque fenêtre de 5 minutes, je pourrais condenser ceci en un résumé de 10 minutes pour réduire le nombre de points de données, en pensant que je me pencherai sur les structures Exchange et AR1.

 

En tant que question plus pointue, dois-je créer une colonne pour «Groupe temporel» comportant trois niveaux possibles: «pré-traitement», «en cours de traitement» et «post-traitement», et l'utiliser comme facteur dans mon modèle mixte?

 

La raison pour laquelle je pose cette question est que parce que ces types d’études ont généralement un point de données de réponse à temps zéro juste avant l’administration du traitement et que tous les points de données suivants sont considérés comme le temps après le traitement. Dans mon cas, mon traitement est administré de manière continue pendant 30 minutes avant d'être arrêté. Il faut donc définir une période de temps «pendant le traitement».

 

 

Je vous remercie!

Re: Aide à la conception / analyse du protocole de mesures répétées

1. Vous pouvez transformer toutes les mesures en différences (ou en% de changements) par rapport au "temps à zéro". La transformation doit être guidée en partie par vos objectifs d'étude.

2 Les informations provenant des mesures répétées sont utilisées pour estimer les effets du traitement que vous allez inclure dans votre modèle, ainsi que la structure répétée. À titre de précaution, étant donné que vous avez enregistré 30 points de réponse, il peut y avoir trop de paramètres de variance-covariance pour pouvoir estimer des structures telles que UN.   Je vous suggère de commencer par échangeable ou AR (1).  

Re: Aide à la conception / analyse du protocole de mesures répétées

Bonjour jian

 

Merci pour votre réponse. Je viens littéralement juste de regarder votre modèle mixte JMP Pro pour des tutoriels de mesures répétées avant de revenir sur cette discussion. Ils ont été très utiles.

 

En guise de suivi, j'ai deux questions:

 

1) Est-il préférable que la variable de réponse (fréquence cardiaque) soit conservée sous sa forme brute pour effectuer cette analyse de modèle mixte ou peut-on normaliser la fréquence cardiaque (à l'intérieur du sujet dans le temps) sous la forme d'un pourcentage de variation à partir du zéro ou d'une différence à partir du temps zéro avant d'exécuter l'analyse? Mon instinct me dit que normaliser n'est probablement pas une bonne idée car cela ne permet pas une comparaison entre les sujets, mais je suis curieux de votre opinion.

 

2) Dans mon cas, chaque sujet a 30 points de données de réponse mesurés dans le temps en trois groupes de temps ordonnés, à savoir: traitement avant la perfusion (12 points de données), pendant le traitement de perfusion (6 points de données) et post-perfusion de traitement (12 points de données). Comment puis-je ajouter cette information dans la plateforme de modèles mixtes?

 

Je vous remercie!

 

Re: Aide à la conception / analyse du protocole de mesures répétées

Compte tenu de votre variable de réponse, votre fréquence cardiaque, continue, je commencerais l’analyse par des modèles mixtes linéaires, disponibles dans JMP Pro ( Analyser => Ajuster le modèle et choisir Modèle mixte comme Personnalité ). Les données doivent être au format haut, c'est-à-dire que chaque observation est identifiée par les colonnes Sujet et Heure.

Dans le modèle mixte JMP, vous pouvez spécifier un effet de sujet aléatoire à l'aide de l'onglet Effets aléatoires, tandis que les corrélations entre les mesures répétées sont gérées par l'onglet Structure répétée. Bien sûr, utilisez l'onglet Effets fixes pour spécifier les effets fixes tels que le traitement, etc.

Avec JMP Pro 13, vous avez le choix entre plusieurs structures de variance-covariance. Vous pouvez essayer plusieurs modèles et évaluer l'ajustement des modèles avant de choisir la "meilleure" structure. Pour plus d'informations, s'il vous plaît se référer à la documentation http://www.jmp.com/support/help/13/Fit_Model_Launch_Window_2.shtml#999895