Statistics in medicine · 2008
A bivariate autoregressive linear mixed effects model for the analysis of longitudinal data.
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАНазвание и аннотация: Перевод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Funatogawa Ikuko, Funatogawa Takashi, Ohashi Yasuo
Аннотация
In clinical studies, dependent bivariate continuous responses may approach equilibrium over time. We propose an autoregressive linear mixed effects model for bivariate longitudinal data in which the current responses are regressed on the previous responses of both variables, fixed effects, and random effects. The equilibria are modeled using fixed and random effects. This model is a bivariate extension of the model for univariate longitudinal data given by Funatogawa et al. (Statist. Med. 2007; 26:2113-2130). As an illustration of the approach we analyze parathyroid hormone and serum calcium measurements in the treatment of secondary hyperparathyroidism in chronic hemodialysis patients.