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微信链接制作软件,大连seo关键词排名,网件路由器wifi初始密码,wordpress html模板源自风暴统计网#xff1a;一键统计分析与绘图的网站重复测量数据中可能存在练习效应#xff0c;该如何考虑它的影响呢#xff1f;今天我们团队的统计师和大家讨论讨论#xff01;首先#xff0c;何为练习效应#xff1f;什么是练习效应#xff1f;举个例子来说就是重复…源自风暴统计网一键统计分析与绘图的网站重复测量数据中可能存在练习效应该如何考虑它的影响呢今天我们团队的统计师和大家讨论讨论首先何为练习效应什么是练习效应举个例子来说就是重复做一套试卷带来的成绩提升是由多次练习引起的和真实能力无关。在临床科研中练习效应的干扰早已不是新鲜事但它的危害却常常被低估。神经心理测试作为评估认知功能的核心工具在精神分裂症、轻度认知障碍等疾病的研究中被反复使用—— 从基线评估到后续随访受试者可能要完成相同或相似的测试量表5-6次而每一次重复都可能带来 “熟能生巧” 的成绩提升。UCSD团队在研究中指出这种提升绝非微不足道。此前Goldberg团队的研究就发现精神分裂症患者在服用第二代抗精神病药物后认知测试成绩的改善幅度居然和健康人群的练习效应相差无几——这意味着很多被解读为“药物认知增强”的结果可能只是测试熟练后的虚假提升。另一项涵盖12项安慰剂对照研究的分析也证实练习效应对MATRICS共识认知量表得分的影响堪比安慰剂效应直接干扰治疗效果的判断。文献分享本次分享的文献聚焦纵向认知研究中重复测试引发的练习效应PEs对结果的干扰问题尤其针对精神分裂症SZ患者与健康对照HC的认知轨迹分析。下面让我们一起走进这篇文献。研究的真实数据来自175名受试者包括90名精神分裂症患者和85名健康对照基线年龄介于26.2-49.8岁随访周期长达数年每人最多完成6次认知评估。基于广义估计方程模型先后构建了无练习效应、有练习效应的两个模型。不含PEs的模型可表示为为明确估计PEs,引入指示函数对GEE进行了扩展结果解读为了验证框架的有效性UCSD 团队采用了“真实数据模拟数据”的双重验证策略其结果清晰地展现了练习效应校正的必要性。通过线性混合效应模型对真实数据的分析发现精神分裂症组的认知表现显著低于健康对照β-0.803p0.0001教育程度越高认知表现越好β0.093p0.0001但未校正练习效应时年龄对认知表现的影响无统计学意义p0.34——这与常识中“年龄增长伴随认知衰退”的规律相悖进一步提示练习效应的干扰。为了量化这种干扰团队基于真实数据的参数的构建了模拟数据集n500分别设置“无练习效应”和“含练习效应”两种场景进行对比。通过广义估计方程模型进行分析结果发现在未纳入练习效应的模型中年龄相关的认知衰退被严重低估β≈-0.007p0.001精神分裂症与健康对照的组间差异也被弱化而在纳入特定访视练习效应后模型成功还原了年龄与认知的负相关关系β-0.00622p0.00064组间差异也更为清晰β-0.79729p2×10⁻¹⁶。此外模拟研究还证实了练习效应的动态变化规律早期随访第 1-2 次重测的练习效应最强之后逐渐递减并趋于平稳这与临床实际观察完全一致。同时交互模型的结果显示练习效应的强度不仅与诊断类型相关还与基线年龄显著相关 —— 这为后续研究中针对性地设置练习效应校正参数提供了实证依据。临床科研能挖掘到什么价值这项研究不仅提供了方法学参考更给出了切实的落地建议首先在研究设计阶段就应重视练习效应。尽量延长随访间隔减少短期内的重复测试若需频繁评估可采用交替测试版本降低熟悉度带来的练习效应。在数据分析阶段建议常规纳入练习效应校正。UCSD团队开发的这套框架绝非单纯的统计方法创新它的核心价值在于解决了临床科研中的实际问题为不同领域的纵向认知研究提供了可直接应用的工具。如今公共卫生方向越来越受到关注对老龄化认知衰退、痴呆等研究来说这套框架也有值得借鉴之处。关于郑老师团队及公众号郑老师团队统计服务为医学生、医护工作者学术研究提供统计支持1.医院数据真实世界研究影响因素分析与焦点因素分析策略倾向性评分方法匹配、逆概率加权IPTW、重叠加权及后续效应值估计亚组分析交互作用P值及森林图中介交互分析、因果中介分析限制性立方样条、阈值效应分析、区段回归分析2.临床预测模型二分类及生存基于回归方法的预测模型构建与验证绘制列线图机器学习预测模型构建与验证可解释性SHAP绘图缺失数据下的预测模型预测模型在线网站建设动态预测模型影像组学预测模型3.纵向数据分析重复测量ANOVA、混合线性模型LMM、广义估计方程GEE、广义线性混合效应模型GLMM、潜增长曲线模型LGCM群组轨迹模型(GBTM)/潜类别增长模型(LCGA)、潜类别混合增长模型(GMM/LGMM)、多轨迹模型GBMTM聚类分析时依协变量模型多状态模型4.高级因果推断方法实践参数G方法、双重稳健估计进行因果推断目标最大似然估计TMLE机器学习、超级机器学习进行因果推断治疗效果异质性分析HTE与因果森林5.公共数据库数据挖掘NHANES数据挖掘、CHARLS等老年库数据挖掘、MIMIC数据挖掘多变量孟德尔随机化MR、中介MR、肠道菌群MR、药靶MR、网络药理学结合MR、单细胞RNA测序分析结合MR需以上统计服务请联系郑老师团队微信sas555777