Growth mixture models: a case example of the longitudinal analysis of patient‐reported outcomes data captured by a clinical registry
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: An assumption in many analyses of longitudinal patient-reported outcome (PRO) data is that there is a single population following a single health trajectory. One approach that may help researchers move beyond this traditional assumption, with its inherent limitations, is growth mixture modelling (GMM), which can identify and assess multiple unobserved trajectories of patients' health outcomes. We describe the process that was undertaken for a GMM analysis of longitudinal PRO data captured by a clinical registry for outpatients with atrial fibrillation (AF). METHODS: This expository paper describes the modelling approach and some methodological issues that require particular attention, including (a) determining the metric of time, (b) specifying the GMMs, and (c) including predictors of membership in the identified latent classes (groups or subtypes of patients with distinct trajectories). An example is provided of a longitudinal analysis of PRO data (patients' responses to the Atrial Fibrillation Effect on QualiTy-of-Life (AFEQT) Questionnaire) collected between 2008 and 2016 for a population-based cardiac registry and deterministically linked with administrative health data. RESULTS: In determining the metric of time, multiple processes were required to ensure that "time" accounted for both the frequency and timing of the measurement occurrences in light of the variability in both the number of measures taken and the intervals between those measures. In specifying the GMM, convergence issues, a common problem that results in unreliable model estimates, required constrained parameter exploration techniques. For the identification of predictors of the latent classes, the 3-step (stepwise) approach was selected such that the addition of predictor variables did not change class membership itself. CONCLUSIONS: GMM can be a valuable tool for classifying multiple unique PRO trajectories that have previously been unobserved in real-world applications; however, their use requires substantial transparency regarding the processes underlying model building as they can directly affect the results and therefore their interpretation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,031 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».