Анализ повторяющихся событий в множестве склерозов: обзор статистических моделей с применением к базе данных МСОАК.

Пациенты с множественным склерозом (МС) подвержены периодическим событиям развития инвалидности и рецидивов. Многие исследования по-прежнему сосредоточены на анализе событий MS с помощью таких традиционных методов, как пропорциональные риски Кокса, Poisson и логистическая регрессия, которые либо игнорируют последующие события, либо не учитывают чрезмерную дисперсию и зависимость между событиями. Цель этого исследования состояла в том, чтобы провести обзор литературы для выявления основных моделей повторяющихся событий с последующим применением этих моделей в базе данных консорциума по оценке результатов многоразового склероза (МСОАК) по плацебо. Было выявлено в общей сложности девять основных моделей повторяющихся событий, которые были сопоставлены с базой данных МСОАК и применены к ней для оценки воздействия курса по борьбе с заболеваниями на число изменений в расширенной шкале взносов для инвалидов (РПСО) и коэффициент рецидивов. Методы проведения периодических мероприятий дают более точные оценки, чем традиционные методы. Несмотря на сходство общих оценок и оценок конкретных событий для клинических результатов НР, толкования оценок параметров, полученных с помощью моделей, отличаются друг от друга. В своих статистических планах медицинские исследователи должны уделять приоритетное внимание периодическим методам проведения мероприятий, с тем чтобы избежать потери информации и повысить точность оценочных результатов.