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Aiuto con la progettazione/analisi del protocollo di misure ripetute

Ciao,

Mi sto preparando a progettare esperimenti per il mio protocollo di ricerca e sto cercando di stabilire un modello con cui analizzare i miei dati. Di seguito è riportata la mia configurazione di progettazione:

Variabile di risposta : frequenza cardiaca

Fattore casuale : soggetto

Fattore fisso : trattamento (controllo, trattamento A, trattamento

Obiettivo : determinare gli effetti di fattori/interazioni statisticamente significativi che deviano dalla frequenza cardiaca di base

Protocollo:

1. Registrare la frequenza cardiaca basale per 60 minuti prima della somministrazione del trattamento
2. Registrare la frequenza cardiaca per 20 minuti durante i 20 minuti di somministrazione del trattamento
3. Registrare la frequenza cardiaca per 60 minuti dopo la somministrazione del trattamento

Sono confuso perché in letteratura sono utilizzati diversi approcci e online sembrano esserci consigli contrastanti riguardo all’analisi dei dati per misure ripetute. Ho letto dei principali vantaggi dell'utilizzo di un modello lineare misto generalizzato (GLMM) rispetto a un'ANOVA a misure ripetute. Sono solo un po' bloccato con l'applicazione pratica di questo GLMM con i dati raccolti utilizzando il mio protocollo.

Stavo pensando di calcolare la media della frequenza cardiaca registrata in intervalli di 5 minuti, il che mi darebbe 12 punti dati di base, 4 durante il trattamento e 12 punti dati post-trattamento per soggetto. Nessuna vera rima o motivo per cui ho scelto 5 minuti. La maggior parte della letteratura normalizza la frequenza cardiaca del soggetto entro i primi 5 minuti (%) prima dell'analisi, ma sono stanco di farlo poiché non consente confronti tra soggetti dei livelli di frequenza cardiaca.

Ora sono un po' bloccato e non so come procedere o capire che tipo di modello ho.

Spero che ci sia qualcuno che abbia familiarità con questo tipo di protocollo e che possa dare una mano.

Ogni aiuto è molto apprezzato.

Grazie,

JP

Modellazione statistica avanzataRicerche sui consumatori e sul mercatoOggetto: aiuto nella progettazione / analisi del protocollo delle misure ripetute

Grazie per l'aiuto!

Oggetto: aiuto nella progettazione / analisi del protocollo delle misure ripetute

No non lo fa. RE e la struttura ripetuta rappresentano due diverse fonti di variazione. Tuttavia, per alcune strutture ripetute come UN, RE non è più stimabile - si otterrebbe un messaggio di errore se si tenta di farlo. AR (1) funziona con un effetto soggetto casuale.

L'ordine del tempo non ha importanza per l'ONU.

Oggetto: aiuto nella progettazione / analisi del protocollo delle misure ripetute

Esistono due livelli di trattamento (A = bassa dose, B = alta dose).

Basato sull'esempio Cholesterol Stacked.jmp, questo è il modo in cui penso di dover impostare il set di dati e l'analisi:

• piattaforma : Fit Model
• Personalità : Modello misto
• Y, risposta : Frequenza cardiaca (bpm) -> continuo
• Effetti fissi : Treat., Time Region, Reg. Inst. -> tutto categorico

Sotto la scheda Struttura ripetuta se voglio usare 'Non strutturato':

• Soggetto : Soggetto
• ripetute : Ora Reg./Inst. Concat. -> categorico

Sotto la scheda Struttura ripetuta se voglio usare 'AR (1)':

• Soggetto : Soggetto
• ripetute : Tempo (min) -> continuo

Sub.	Trattare.	Regione temporale	Reg. Inst.	Ora Reg./Inst. Concat.	Tempo (min)	Frequenza cardiaca (bpm)
1	UN	Pretrattamento	1	Pre-treatment_1	0	62
1	UN	Pretrattamento	2	Pre-Treatment_2	5	60
1	UN	Durante il trattamento	1	Durante il trattamento_1	10	64
1	UN	Durante il trattamento	2	During_Treatment_2	15	67
1	UN	Post trattamento	1	Post-treatment_1	20	65
1	UN	Post trattamento	2	Post-Treatment_2	25	64
2	B	Pretrattamento	1	Pre-treatment_1	0	71
2	B	Pretrattamento	2	Pre-Treatment_2	5	72
2	B	Durante il trattamento	1	Durante il trattamento_1	10	78
2	B	Durante il trattamento	2	Durante il trattamento_2	15	76
2	B	Post trattamento	1	Post-treatment_1	20	76
2	B	Post trattamento	2	Post-Treatment_2	25	75
...	...	...	...	...	...	...

 

Il campo soggetto "Struttura ripetuta" rende il mio "Sub". colonna un effetto casuale o hai bisogno di specificarlo nella scheda "Effetti casuali"? Inoltre, usando l'opzione 'non strutturata', come fa il modello a conoscere l'ordine di ciascun punto temporale se la colonna 'Tempo (min)' non viene utilizzata per quel caso?

 

Grazie!

 

Oggetto: aiuto nella progettazione / analisi del protocollo delle misure ripetute

Quanti livelli di trattamento? Per i livelli di Time Group, dovrebbero essere come pre-1, pre_2, durante_1, durante _2, ..., ecc. Controlla i dati di esempio, Cholesterol Stacked.jmp, che viene utilizzato nell'esempio delle misure ripetute della documentazione JMP. Questi dati sono simili per formato e layout ai tuoi.

Oggetto: aiuto nella progettazione / analisi del protocollo delle misure ripetute

Grazie, controllerò sicuramente il testo.

Quindi, per riassumere, una versione di esempio semplificata dei miei dati impilati sarà simile alla seguente:

Sub.	Trattare.	Gruppo temporale	Tempo dal primo punto dati (min)	Frequenza cardiaca (bpm)
1	UN	Pretrattamento	0	62
1	UN	Pretrattamento	5	60
1	UN	Durante il trattamento	10	64
1	UN	Durante il trattamento	15	67
1	UN	Post trattamento	20	65
1	UN	Post trattamento	25	64
2	B	Pretrattamento	0	71
2	B	Pretrattamento	5	72
2	B	Durante il trattamento	10	78
2	B	Durante il trattamento	15	76
2	B	Post trattamento	20	76
2	B	Post trattamento	25	75
...	...	...	...	...

 

 

 

Oggetto: aiuto nella progettazione / analisi del protocollo delle misure ripetute

Dovrai creare una colonna Ora (es. 0, 10, 20, 30, ecc.).  Insieme a una colonna ID soggetto, i due identificano in modo univoco ciascuna misurazione della frequenza cardiaca. E queste due colonne ID sono necessarie quando si specifica una struttura ripetuta. (Nota: per AR (1), la colonna Ora dovrebbe essere definita come continua. Per gli altri, è categorico. Vedere la sezione "Requisiti della struttura di Covariance ripetuta" http://www.jmp.com/support/help/13/Fit_Model_Launch_Window_2.shtml#999895 .  

Sarà inoltre necessario creare una colonna di trattamento a tre livelli separata da utilizzare come effetto fisso. 

Infine, oltre alla documentazione JMP, consiglio vivamente questo libro https://www.sas.com/storefront/aux/en/spmixedmodel/59882_toc.pdf . Il capitolo 5 riguarda l'analisi delle misure ripetute. 

Oggetto: aiuto nella progettazione / analisi del protocollo delle misure ripetute

Poiché ognuna delle 30 misurazioni di risposta è effettivamente un sommario (media) di ciascuna finestra di 5 minuti, potrei condensare questo riassumendo in finestre di 10 minuti per ridurre il numero di punti dati, ho pensato che esaminerò le strutture di Exchange e AR1.

 

Come una domanda più puntata, ho bisogno di creare una colonna per "Time Group" in cui ha tre possibili livelli: "pre-trattamento", "durante il trattamento" e "post-trattamento", e usarlo come fattore il mio modello misto?

 

Il motivo per cui lo chiedo è perché questi tipi di studi di solito hanno un punto di dati di tempo zero di risposta subito prima della somministrazione del trattamento e quindi tutti i punti di dati successivi sono considerati come tempo dopo il trattamento. Nel mio caso il mio trattamento viene somministrato continuamente per 30 minuti prima di essere fermato, quindi c'è anche un periodo di tempo durante il trattamento che deve essere definito.

 

 

Grazie!

Oggetto: aiuto nella progettazione / analisi del protocollo delle misure ripetute

1. È possibile trasformare tutte le misurazioni come differenze (o come variazioni%) da "tempo a zero". Se la trasformazione debba essere guidata in parte dai tuoi obiettivi di studio.

2. Le informazioni delle misure ripetute vengono utilizzate per stimare gli effetti del trattamento che includerete nel vostro modello e la struttura ripetuta. Come precauzione, dal momento che hai registrato 30 punti di risposta, potrebbero esserci troppi parametri di varianza-covarianza per stimare strutture come l'ONU.   Ti suggerisco di iniziare con Exchangeable o AR (1).  

Oggetto: aiuto nella progettazione / analisi del protocollo delle misure ripetute

Ciao Jian,

 

Grazie per la risposta. Ho letteralmente appena finito di guardare il tuo modello misto JMP Pro per esercitazioni con misure ripetute prima di ricontrollare questa discussione. Sono stati molto utili.

 

Come follow-up, ho due domande:

 

1) È meglio che la variabile di risposta (frequenza cardiaca) sia mantenuta nella sua forma grezza per eseguire l'analisi di questo modello misto o può normalizzare la frequenza cardiaca (entro il soggetto nel tempo) come variazione percentuale dal tempo zero o differenza dal tempo zero prima di eseguire l'analisi? Il mio istinto mi dice che la normalizzazione non è probabilmente una buona idea in quanto non consente confronti tra soggetti, ma sono curioso della tua opinione.

 

2) Nel mio caso, ogni soggetto ha 30 punti di risposta dati misurati nel tempo entro tre gruppi di tempo ordinati, vale a dire: pre-infusione del trattamento (12 punti dati), durante il trattamento dell'infusione (6 punti dati) e post-infusione di trattamento (12 punti dati). Come posso aggiungere queste informazioni alla piattaforma dei modelli misti?

 

Grazie!

 

Oggetto: aiuto nella progettazione / analisi del protocollo delle misure ripetute

Data la tua variabile di risposta, frequenza cardiaca, è continuo, vorrei iniziare l'analisi con modelli misti lineari, che è disponibile in JMP Pro ( Analizza => Adatta modello e scegliere Modello misto come Personalità ). I dati devono essere in un formato alto, cioè ogni osservazione è identificata dalle colonne Oggetto e Ora.

Nel modello misto JMP è possibile specificare un effetto soggetto a caso utilizzando la scheda Effetti casuali, mentre le correlazioni tra le misure ripetute vengono gestite dalla scheda Struttura ripetuta. Naturalmente, usa la scheda Effetti fissi per specificare effetti fissi come il trattamento, ecc.

Con JMP Pro 13 ci sono molte diverse strutture di varianza-covarianza tra cui scegliere. Provare con diversi e valutare i modelli in forma prima di decidere sulla struttura "migliore". Per maggiori informazioni, consultare la documentazione http://www.jmp.com/support/help/13/Fit_Model_Launch_Window_2.shtml#999895