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Enregistrement W2006070241 · doi:10.2147/oams.s33060

Comparison of various modeling approaches in the analysis of longitudinal data with a binary outcome: The Ontario Mother and Infant Study (TOMIS) III

2012· article· en· W2006070241 sur OpenAlex
Lehana Thabane, Foster, Sword, Krueger, Kurtz Landy, Watt

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueOpen Access Medical Statistics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueStatistical Methods and Bayesian Inference
Établissements canadiensYork UniversityUniversity of TorontoMcMaster UniversitySt. Joseph’s Healthcare Hamilton
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésGeePostpartum depressionBiostatisticsGeneralized estimating equationLongitudinal studyMultilevel modelLongitudinal dataPsychologyStatisticsGerontologyDemographyMedicineMathematicsPublic healthSociologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Longitudinal studies are often used to investigate the developmental trends of outcomes over time. Several modeling strategies can be applied for the analyses of longitudinal data. In this study, various statistical approaches were discussed and compared using data from The Ontario Mother and Infant Study (TOMIS) III. TOMIS III was a longitudinal cohort study that assessed the associations between the method of delivery and health outcomes and service utilizations. The primary outcome of postpartum depression was used as an example. Methods: Generalized estimating equations (GEE) assuming a serial correlation structure were used as the primary method of analysis to assess the association between the method of delivery and postpartum depression over 12 months. We performed sensitivity analyses using three other methods – namely, the (1) generalized linear mixed-effects model (GLMM), (2) hierarchical generalized linear model (HGLM), and (3) Bayesian hierarchical model (BHM), to compare the robustness of the results. Results: The results from all four models indicated that the method of delivery had no significant effect on postpartum depression. However, GEE, GLMM, and BHM identified the following seven predictors of depression: annual household income; urinary incontinence (bladder problems); English or French (Canada's official languages) spoken at home; a lower SF-12 mental component score; unmet learning needs in the hospital; lower social support; and a lower SF-12 physical component score. HGLM showed similar results to the above three models with the exception of language spoken at home, which was not significant. GEE provided the good fit statistics for the data. Conclusion: Method of delivery had no significant effect on postpartum depression, based on GEE analysis. This result remained robust under different methods of analyses. GEE demonstrated a good fit for the TOMIS III data. Keywords: longitudinal data, generalized estimating equations, hierarchical model, TOMIS

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,574
Score d'incertitude au seuil0,970

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,509
Tête enseignante GPT0,540
Écart entre enseignants0,031 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle