7.9/Q1!深度复现首医团队高分认知轨迹分析的CHARLS研究

文摘   2024-11-07 14:51   美国  

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    错过后悔!高分发文方法之--认知轨迹分析

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    首先给大家介绍一下群组轨迹模型(Group-Based Trajectory Modeling, GBTM),它是一种用于分析纵向数据的统计方法。其旨在识别和描述不同群体随时间变化的某个变量上的发展轨迹。适合处理个体在一段时间内表现出不同模式或趋势的数据,从而帮助研究者发现潜在的异质性群体。主要包括几个要点
①纵向数据:是指对同一组受试个体或者受试单元在不同时间点上的重复观测若干次,得到由截面和时间序列融合在一起的数据。
②模型用途:用于识别群体中具有相似发展轨迹的研究对象,将其分到特定的群/类(通过分析数据,识别具有相似模式的群体,并将它们分成不同的轨迹组)。
③建模过程为了得到研究对象的发展轨迹,需要确定轨迹组的数量和轨迹形态。一般会构建2~6组轨迹模型,每个模型分别拟合线性、平方和立方,通过比较不同模型的拟合指标和轨迹组形态的专业可解释性,选择最适的模型。
④模型评价参数
  • AIC(赤池信息准则)、BIC(贝叶斯信息准则)
  • 平均后验概率APP(>0.7)
  • OCC(odds of correct classification)
  • 分配组的占比>5%

接下来给大家带来一篇应用GBTM模型的典型文章

关键词中国健康与养老追踪调查(CHARLS)社交和智力活动频率认知轨迹;GBTM建模

2020年9月,首都医科大学某团队在Alzheimer's research & therapy(中科院一区,IF: 7.9)上发表了题为:Associations between social and intellectual activities with cognitive trajectories in Chinese middle-aged and older adults: a nationally representative cohort study 研究论文,调查了社会和智力活动认知轨迹的风险之间的关联。

研究背景:在中国中老年人中,社会和智力活动频率认知轨迹之间的联系研究不足。我们的目的是在一项具有全国代表性的纵向研究中检验这种关联。

方法:中国健康与养老追踪调查(CHARLS)是一项具有全国代表性的中国中老年参与者样本。在基线时测量社交和智力活动的频率。从2011年到2016年,每两年评估一次基于访谈的定向和注意力、情景记忆和视觉空间技能的认知评估,以及综合总体分数的计算。使用基于群体的轨迹建模(GBTM)分析了随时间变化的认知衰老轨迹,并使用多项式逻辑回归分析了轨迹与社会和智力活动的关联。报告了比值比(OR)和95%置信区间(CI)。
结果:在基线时年龄在50-75岁的8204名参与者中,轨迹分析根据总体认知评分确定了认知功能的三种纵向模式:“持续低轨迹”(n=1550,18.9%)、“持续中等轨迹”(n=3194,38.9%)和“持续高轨迹”(n=3460,42.2%)。在对社会人口学变量、生活方式、老年症状和健康状况进行调整后,更频繁的智力活动(OR 0.54,95%CI 0.38-0.77)和社会活动(OR 0.79,95%CI 0.65-0.95)均与整体认知功能处于“持续低轨迹”的可能性较低相关。
结论:这些发现表明,更频繁的社会和智力活动更有利的认知衰老轨迹相关。

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