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重复测量数据不是时间点越多越好——合理选择重复测量资料的起止点

  重复测量数据不是时间点越多越好——合理选择重复测量资料的起止点

  背景:

  (说明,以下例子为虚构,数据为模拟产生。如有雷同纯属巧合,如有疏漏实在正常···当然,还请您多指点)

  医生小赛在临床研究的数据分析中遇到一些麻烦。小赛想看看院内的饮食干预是否会影响患者术前的血糖,因此他开展了一个RCT研究,将患者分为两组,对照组患者接受常规药物控制,试验组患者在接受药物干预的同时,按小赛给出的饮食控制方案进餐。小赛让患者入院前4天开始就每天自测血糖并记录,入院后开始干预并每天记录血糖,入院第4天进行手术,术后都停止干预并按术后护理计划安排进食,第8天出院。

  结果:

  他得到所有血糖结果之后对结果进行了重复测量的方差分析,发现了奇怪的结局。

  结果发现,各个测量时间点(每天的监测)间,血糖水平存在差异,这很好解释,更严格地控制了血糖,有改变很正常嘛。

  但是患者分组与时间存在交互作用,说明两组患者(试验组和对照组)血糖随时间的改变趋势存在差异。虽然这也是合理的,但是与小赛实现的设想并不一致,小赛认为在相同的给药情况下,加入饮食控制应该只是相对调低血糖水平而已,并不会有其他变化趋势的差别。紧接着,他看了看下一步结果:

  当然,首先来说,在时间与分组因素存在交互时就已经没必要看这一步的结果了。毕竟总体变化趋势就不一样,因此也不能单纯看分组因素是否会带来血糖值的差异。但是小赛还是不死心,从主体间效应的检验看出,分组因素间并没有差异,但他又看了看两组血糖随时间变化的图:

  确实变化趋势不一样!但是等等,两条曲线在中间一段分的很开啊,而且几乎是平行的(中间段变化趋势一致,时间与分组无交互作用)。再让我们来看看这几个时间点的关系吧!!图中:

  1-4是住院前的患者自测时间点;

  5-8是院内真正饮食干预的时间点,也就是RCT的真正时间段;

  9-10这个过程其实已经没有任何干预了,只是进行了后续观察。

  让我们回想一下小赛希望解决的问题:术前饮食干预是否能进一步帮助控制患者血糖?这一问题显然只是为手术服务的,而研究设计也只针对了术前准备这个时间段。

  我们再看看数据,为什么住院前非干预时段也乱入了?!作为基线的话,入院当天就够了啊。

  另外,为什么术后时间也乱入了?!我们明明已经不关心了啊,而且也没有进行干预了。

  让我们去掉这些奇怪的点,只用我们真正关心的住院内、手术前的4次测量数据看看吧。

  同样,时间点间血糖水平不同,但是时间和分组的交互作用消失了!~说明我们可以往下进一步看两组间血糖水平的差异了。紧接着看下面的结果:

  两组间血糖水平存在差异。让我们再来看看图吧~

  这回完美了······两条曲线基本上保持平行,看起来确实没有交互。看来小赛的干预是有效的。

  总结:

  让我们回顾一下这个诡异的例子吧。小赛和很多医生一样,觉得收集资料不容易啊,所以收集的信息都不能浪费,把所有监测点都纳入了重复测量的方差分析模型进行分析。其实恰恰是这种勤俭节约的精神给我们带来了麻烦。因为在这个例子中,我们最关心的是干预的效果。而干预之前、干预停止后,理论上两组患者间都没什么区别。而我们硬把这一部分数据拿进来分析,显然引入了很多不必要的变异,也让血糖随时间变化的趋势变得不好解释。因此,当我们仅保留目标时间段时,研究结果就清晰了起来。

  我们不难看出,当我们确定重复测量数据应该纳入哪些时间点进行分析时,应该考虑以下几个问题:

  1、研究问题和假设是什么?与问题和假设无关的点应该去掉。

  2、干预措施和效果持续时间多长?效果持续时间之外的时间点应该去掉。

  3、通常保留1个干预前/干预效果出现前的时间点就足够了。

  当然还有很多别的情况和注意事项,欢迎大家在下面一起讨论。

参考文献

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