집중적인 종단적 범주 결과를 위한 동적 궤적 클래스 모델

이 논문에서는 10년 이상 월별 일상 생활 활동 데이터를 가지고 진행된 노인에 대한 전향적 연구와 같이 자주 측정되는 종단적 응답을 위한 새로운 동적 잠재 클래스 모델을 제시합니다. 제안된 방법은 종단적 응답이 다른 관련 공변량보다 훨씬 더 자주 측정될 때 특히 유용합니다. 궤적 클래스는 개인이 궤적 클래스에 남거나 클래스 멤버십 예측 변수가 시간이 지남에 따라 주기적으로 업데이트됨에 따라 다른 클래스로 전환할 수 있는 독특한 시간 패턴을 나타내는 잠재 클래스입니다. 공통적인 궤적 클래스 세트를 식별함으로써 시간 패턴의 변화가 응답의 국부적 변동과 구별될 수 있습니다. 궤적 클래스 내에서 종단적 응답은 클래스 특정 일반화 선형 혼합 모델로 모델링됩니다. 사망과 같은 중요한 사건은 종단적 응답과 공유 랜덤 효과를 통해 클래스 특정 사건 확률로 공동 모델링됩니다. 우리는 클래스에 주어진 조건부 독립 가정을 강요하지 않습니다. 우리는 754명의 노인을 대상으로 일상 생활 활동 궤적 클래스의 시간 경과에 따른 변화를 분석하여 이 방법을 설명합니다. 또한 시뮬레이션 연구에서 사건의 클래스 특정 확률을 공동으로 모델링함으로써 매개변수 추정에 미치는 영향을 조사합니다. 본 논문의 주요 기여는 조건부 독립성을 가정하지 않고 종단적 범주 반응에 대한 궤적 클래스를 주기적으로 업데이트하는 것입니다.