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Hilfe bei der Gestaltung/Analyse des Protokolls für wiederholte Messungen

Hallo,

Ich bereite mich darauf vor, Experimente für mein Forschungsprotokoll zu entwerfen, und versuche, mich auf ein Modell zu einigen, mit dem ich meine Daten analysieren kann. Unten ist mein Design-Setup:

Antwortvariable : Herzfrequenz

Zufallsfaktor : Betreff

Fester Faktor : Behandlung (Kontrolle, Behandlung A, Behandlung

Ziel : Bestimmung statistisch signifikanter Faktor-/Interaktionseffekte, die von der Grundherzfrequenz abweichen

Protokoll:

1. Zeichnen Sie vor Beginn der Behandlung 60 Minuten lang die Ausgangsherzfrequenz auf
2. Zeichnen Sie während der 20-minütigen Behandlungsdauer 20 Minuten lang die Herzfrequenz auf
3. Zeichnen Sie die Herzfrequenz 60 Minuten lang nach der Verabreichung der Behandlung auf

Ich bin verwirrt, weil in der Literatur unterschiedliche Ansätze verwendet werden und es im Internet anscheinend widersprüchliche Ratschläge zur Datenanalyse mit wiederholten Messungen gibt. Ich habe über die großen Vorteile der Verwendung eines Generalisierten Linearen Gemischten Modells (GLMM) im Vergleich zu einer ANOVA mit wiederholten Messungen gelesen. Ich bin nur ein bisschen mit der praktischen Anwendung dieses GLMM mit Daten beschäftigt, die mit meinem Protokoll gesammelt wurden.

Ich habe darüber nachgedacht, die aufgezeichnete Herzfrequenz in 5-Minuten-Bins zu mitteln, was mir 12 Basislinien-, 4 während der Behandlung und 12 Nachbehandlungsdatenpunkte pro Proband geben würde. Kein wirklicher Sinn oder Grund, warum ich 5 Minuten gewählt habe. Der Großteil der Fachliteratur normalisiert die Herzfrequenzen der Probanden vor der Analyse anhand der ersten 5-Minuten-Frequenz (%), aber ich scheue davor zurück, dies zu tun, da es keine Vergleiche der Herzfrequenzwerte von Proband zu Proband zulässt.

Jetzt stecke ich irgendwie fest und weiß nicht, wie ich vorgehen soll oder verstehe nicht, was für ein Modell ich habe.

Ich hoffe, dass es jemanden gibt, der mit dieser Art von Protokoll vertraut ist und helfen kann.

Jede Hilfe wird sehr geschätzt.

Danke,

JP

Erweiterte statistische ModellierungVerbraucher- und MarktforschungBetreff: Hilfe beim Entwurf / Analyse des Protokolls für wiederholte Messungen

Danke für Ihre Hilfe!

Betreff: Hilfe beim Entwurf / Analyse des Protokolls für wiederholte Messungen

Nein, tut es nicht. RE und Repeating Structure repräsentieren zwei verschiedene Variationsquellen. Für bestimmte wiederholte Strukturen wie UN ist RE jedoch nicht mehr schätzbar. Wenn Sie dies versuchen, erhalten Sie eine Fehlermeldung. AR (1) arbeitet mit einem zufälligen Motiveffekt.

Die Zeitordnung spielt für die UN keine Rolle.

Betreff: Hilfe beim Entwurf / Analyse des Protokolls für wiederholte Messungen

Es gibt zwei Behandlungsstufen (A = niedrige Dosis, B = hohe Dosis).

Basierend auf dem Beispiel für Cholesterin Stacked.jmp denke ich, dass ich meine Datenmenge und Analyse einrichten muss:

• Plattform : Modell anpassen
• Persönlichkeit : Mischmodell
• Y, Antwort : Herzfrequenz (BPM) -> kontinuierlich
• Fixe Effekte : Treat., Zeit Region, Reg. Inst. -> alles kategorisch

Wenn Sie auf der Registerkarte "Wiederholte Struktur" "Unstrukturiert" verwenden möchten:

• Gegenstand : Gegenstand
• Wiederholt : Zeitreg./Inst. Concat. -> kategorisch

Wenn Sie auf der Registerkarte "Wiederholte Struktur" "AR (1)" verwenden möchten:

• Gegenstand : Gegenstand
• Wiederholt : Zeit (min) -> kontinuierlich

Sub.	Behandeln.	Zeit Region	Reg. Inst.	Zeitreg./Inst. Concat.	Zeit (min)	Herzfrequenz (bpm)
1	EIN	Vorbehandlung	1	Vorbehandlung_1	0	62
1	EIN	Vorbehandlung	2	Vorbehandlung_2	5	60
1	EIN	Während der Behandlung	1	Während der Behandlung_1	10	64
1	EIN	Während der Behandlung	2	Während der Behandlung_2	fünfzehn	67
1	EIN	Nachbehandlung	1	Nachbehandlung_1	20	65
1	EIN	Nachbehandlung	2	Nachbehandlung_2	25	64
2	B	Vorbehandlung	1	Vorbehandlung_1	0	71
2	B	Vorbehandlung	2	Vorbehandlung_2	5	72
2	B	Während der Behandlung	1	Während der Behandlung_1	10	78
2	B	Während der Behandlung	2	Während der Behandlung_2	fünfzehn	76
2	B	Nachbehandlung	1	Nachbehandlung_1	20	76
2	B	Nachbehandlung	2	Nachbehandlung_2	25	75
...	...	...	...	...	...	...

 

Macht das Betrefffeld "Wiederholte Struktur" mein "Sub". Spalte einen zufälligen Effekt oder müssen Sie dies auf der Registerkarte "Zufällige Effekte" angeben? Wie erkennt das Modell bei Verwendung der Option 'unstrukturiert' die Reihenfolge jedes Zeitpunkts, wenn die Spalte 'Zeit (min)' für diesen Fall nicht verwendet wird?

 

Vielen Dank!

 

Betreff: Hilfe beim Entwurf / Analyse des Protokolls für wiederholte Messungen

Wie viele Behandlungsstufen? Für Zeitgruppenebenen sollten sie wie vor-1, vor_2, während_1, während _2, ... usw. sein. Schauen Sie sich die Beispieldaten an, Cholesterol Stacked.jmp, das im Beispiel für wiederholte Messungen der JMP-Dokumentation verwendet wird. Diese Daten sind in Format und Layout denen Ihres ähnlich.

Betreff: Hilfe beim Entwurf / Analyse des Protokolls für wiederholte Messungen

Vielen Dank, ich werde den Text auf jeden Fall überprüfen.

Zusammenfassend würde eine vereinfachte Beispielversion meiner gestapelten Daten folgendermaßen aussehen:

Sub.	Behandeln.	Zeitgruppe	Zeit ab dem ersten Datenpunkt (min)	Herzfrequenz (bpm)
1	EIN	Vorbehandlung	0	62
1	EIN	Vorbehandlung	5	60
1	EIN	Während der Behandlung	10	64
1	EIN	Während der Behandlung	fünfzehn	67
1	EIN	Nachbehandlung	20	65
1	EIN	Nachbehandlung	25	64
2	B	Vorbehandlung	0	71
2	B	Vorbehandlung	5	72
2	B	Während der Behandlung	10	78
2	B	Während der Behandlung	fünfzehn	76
2	B	Nachbehandlung	20	76
2	B	Nachbehandlung	25	75
...	...	...	...	...

 

 

 

Betreff: Hilfe beim Entwurf / Analyse des Protokolls für wiederholte Messungen

Sie müssen eine Zeitspalte erstellen (z. B. 0, 10, 20, 30 usw.).  Zusammen mit einer Betreff-ID-Spalte identifizieren die beiden jede Herzfrequenzmessung eindeutig. Diese beiden ID-Spalten sind erforderlich, wenn Sie eine wiederholte Struktur angeben. (Hinweis: Für AR (1) sollte die Spalte Zeit als kontinuierlich definiert werden. Für andere ist es kategorisch. Siehe Abschnitt "Anforderungen an wiederholte Kovarianzstruktur" http://www.jmp.com/support/help/13/Fit_Model_Launch_Window_2.shtml#999895 .  

Sie müssen auch eine separate Behandlungsspalte mit drei Ebenen erstellen, die als fester Effekt verwendet wird. 

Neben der JMP-Dokumentation empfehle ich dieses Buch https://www.sas.com/storefront/aux/de/spmixedmodel/59882_toc.pdf . In Kapitel 5 geht es um die Analyse wiederholter Messungen. 

Betreff: Hilfe beim Entwurf / Analyse des Protokolls für wiederholte Messungen

Da jede der 30 Antwortmessungen effektiv eine Zusammenfassung (Durchschnitt) jedes 5-Minuten-Fensters darstellt, könnte ich dies zusammenfassen, um die Anzahl der Datenpunkte in 10-Minuten-Fenstern zu reduzieren. Ich denke, ich werde die Strukturen von Exchange und AR1 betrachten.

 

Als konkretere Frage muss ich für "Zeitgruppe" eine Spalte mit drei möglichen Ebenen erstellen: "Vorbehandlung", "während der Behandlung" und "Nachbehandlung", und diese als Faktor in verwenden mein gemischtes Modell?

 

Der Grund, warum ich frage, ist der, dass diese Arten von Studien normalerweise einen Zeitnullpunkt-Antwortpunkt haben, kurz bevor die Behandlung verabreicht wird, und dann werden alle folgenden Datenpunkte als Zeit nach der Behandlung betrachtet. In meinem Fall wird meine Behandlung 30 Minuten lang ununterbrochen verabreicht, bevor sie abgebrochen wird. Daher muss auch ein Zeitraum während der Behandlung definiert werden.

 

 

Vielen Dank!

Betreff: Hilfe beim Entwurf / Analyse des Protokolls für wiederholte Messungen

1 Sie können alle Messungen umwandeln, wenn sich die Unterschiede (oder in%) von "Zeit bei Null" ändern. Ob eine Transformation erfolgen soll, sollte sich teilweise an Ihren Studienzielen orientieren.

2 Die Informationen aus den wiederholten Messungen werden zur Abschätzung der Behandlungseffekte verwendet, die Sie in Ihr Modell aufnehmen, sowie die wiederholte Struktur. Da Sie 30 Antwortpunkte aufgezeichnet haben, gibt es möglicherweise zu viele Varianz-Kovarianz-Parameter, die für Strukturen wie die UN geschätzt werden können.   Ich schlage vor, Sie beginnen mit Austauschbar oder AR (1).  

Betreff: Hilfe beim Entwurf / Analyse des Protokolls für wiederholte Messungen

Hallo Jian,

 

Danke für Ihre Antwort. Ich habe buchstäblich gerade das JMP Pro Mixed Model für Tutorials mit wiederholten Messungen durchgesehen, bevor ich diese Diskussion noch einmal anschaue. Sie waren sehr hilfsbereit.

 

Als Follow-up habe ich zwei Fragen:

 

1) Ist es am besten, dass die Antwortvariable (Herzfrequenz) für die Durchführung dieser Mischmodellanalyse in ihrer Rohform beibehalten wird, oder kann die Herzfrequenz (innerhalb eines Subjekts über die Zeit) als prozentuale Änderung von der Zeit Null oder der Differenz normalisiert werden von der Zeit Null vor der Analyse? Mein Bauch sagt mir, dass das Normalisieren wahrscheinlich keine gute Idee ist, da es keinen Vergleich zwischen den Subjekten zulässt, aber ich bin neugierig auf Ihre Meinung.

 

2) In meinem Fall verfügt jedes Subjekt über 30 Antwortdatenpunkte, die innerhalb von drei geordneten Zeitgruppen gemessen wurden, und zwar: Vorinfusion der Behandlung (12 Datenpunkte), während der Infusionsbehandlung (6 Datenpunkte) und nach der Infusion Behandlung (12 Datenpunkte). Wie kann ich diese Informationen zur Mixed Model-Plattform hinzufügen?

 

Vielen Dank!

 

Betreff: Hilfe beim Entwurf / Analyse des Protokolls für wiederholte Messungen

Angesichts Ihrer Antwortvariablen, Herzfrequenz, ist kontinuierlich, ich würde die Analyse mit linearen gemischten Modellen starten, die in JMP Pro verfügbar ist ( Analysieren => Modell anpassen und wähle Mischmodell wie Persönlichkeit ). Die Daten müssen in einem hohen Format vorliegen, dh jede Beobachtung wird durch die Spalten "Betreff" und "Zeit" identifiziert.

Im gemischten JMP-Modell kann ein zufälliger Motiveffekt auf der Registerkarte "Zufällige Effekte" angegeben werden, während die Korrelationen zwischen den wiederholten Messungen auf der Registerkarte "Wiederholte Struktur" behandelt werden. Natürlich können Sie auf der Registerkarte Fixed Effects feste Effekte wie Behandlung usw. angeben.

Bei JMP Pro 13 stehen viele verschiedene Varianz-Kovarianz-Strukturen zur Auswahl. Sie würden es mit mehreren versuchen und die Modelle als geeignet beurteilen, bevor Sie sich für die "beste" Struktur entscheiden. Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation http://www.jmp.com/support/help/13/Fit_Model_Launch_Window_2.shtml#999895