编者
今天给诸位分享一篇JAMA子刊文章,研究团队将26个社会风险因素进行潜剖面分析,最终转换成了一个综合的分类变量:社会风险概况,然后将其作为暴露因素开展分析。
简单讲,潜剖面分析就是将多个连续变量简化为一个分类变量的方法,希望下次诸位有这个需求的话,可以想到这种方法。
常有粉丝问我,“郑老师,我想研究的变量由好多个定量变量综合而成,我只能想到加和进行转换,但又觉得不太合适,还有什么其他的转换方法吗?”
当然了,方法有很多,潜在剖面就不错。
说白了,潜在剖面分析就是通过算法将多个连续变量转换成一个分类变量,与我们常见的聚类分析、因子分析相似,但属于不同的体系。唯一需要注意的是,用于潜剖面分析的数据类型必须是可连续观测的定量数据。
接下来让我们先简单看一下这篇文章。
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将26个定量变量转换为1个分类变量
研究团队将社会风险划分为5个潜在剖面,以下是主要结果:
第一组为最低风险组,心理健康相关生活质量显著高于社会风险较高的组(β,1.11; 95%CI,0.67至1.55)。
第二组经济风险低,但社会风险高,作为参考组。
第三组有较高的经济和社会风险,与参考组相比,血压显著升高(β,8.08; 95%CI,2.16 - 14.01)。
第四组的心理和行为风险较高,但社会经济和社会风险较低。与参考组相比,该组的HbA 1c显著更高(β,0.47; 95%CI,0.01至0.92),而心理健康相关的生活质量较低(β,−1.83; 95%CI,−2.41至−1.24)。
第五组为最高风险组,所有领域都处于高风险,结果显示该组具有显著较高的HbA 1c(β,1.07; 95%CI,0.50至1.63),与参考相比,心理健康相关的生活质量较低(β,-2.15; 95%CI,-2.87至-1.42)。
表2 各组的社会风险特征
表3 糖尿病结局(按类别分类)
闲来郑语
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