Name: 다발성 경화증 재발 데이터로 입증 된 계절 변화의 삼각 모델링하는 방법 (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2015-12-09T15:00:00.000+00:00
Duration: 10 min 46 s
Description: 배우세요 삼각함수 회귀분석을 활용하여 다발성 경화증 재발 시점을 모델링하는 방법을. 계절과 위도가 재발에 미치는 영향을 분석하고 생물학적 메커니즘 연구에 활용할 수 있습니다.

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저자는 자외선 위성 데이터를 추출하고 해석하는 데 도움을 준 Ivan Hanigan에게 감사의 뜻을 전합니다. 이 연구는 HB[ID628856], NHMRC 프로젝트 그랜트[1032484], NHMRC 연구 우수 센터[Grant ID 1001216] 및 MSBase 재단에 NHMRC Career Development Award(임상)의 지원을 받았습니다. MSBase 재단은 Merck Serono, Biogen Idec, Novartis Pharma, Bayer-Schering, Sanofi-Aventis 및 BioCSL의 지원을 받는 비영리 단체입니다. RL은 NHMRC Career Development Award[ID 1004898]의 지원을 받습니다.

참고 : 제공되는 코드 파일에서 같은 번호로 STATA 코드의 섹션으로 대응을 설명하는 각 단계. STATA 명령 이름은 다음 프로토콜 이탤릭체로되어있다. 1. 준비하고 관찰 재발 발병 데이터 플롯 <ol><li> &quot;새 마 - 파일 편집기&quot;버튼을 클릭하여 수행 할 파일을 열고 세 지리적 수준의 각 열두 달력 개월의 각 일자 재발의 온 세트의 수를 계산하기 위해 생성 명령을 사용하여 모델링 할 위치, 반구 글로벌. DO-파일에서 &quot;(DO) 실행&quot;할 파일을 동작 버튼을 클릭하여 조치 명령. </li><li> 위치 집계 재발 데이터를 샤피로-Wilk 또는 수정 Jarque-Bera 테스트를 사용하여 정상에 대한 재발 횟수의 기본 배포를 테스트하거나 각각 환자 수준의 재발 데이터를 해리하는 데 swilk 또는 sktest 명령을 사용하십시오. 코드를 선택하고 &quot;(DO) 실행&quot;. (38, 39)을. </li><li> 동일한 수평 축을 따라 계절에 모두 북부와 남반구의 재발의 플로팅 할 수 있도록 6 상쇄 남반구 달력 개월 새 변수 &quot;north_month&quot;를 만들기 위해 생성 명령을 사용하십시오. 코드를 선택하고 &quot;(DO) 실행&quot;. <ol><li> 그래프 twoway 분산 명령을 사용하여 각 반구 X 축의 Y 축 및 한달에 재발 빈도 관찰 월간 재발 온셋의 산점도. 각 위치에 대해 반복합니다. 자동으로 화면에 열립니다 그래프 뷰어에서 각 플롯을보고 달력 년간 재발 발병의 최고점과 최저점의 패턴을 관찰한다. </li></ol></li><li> 에 레이더 명령을 사용하여시계 방식으로 정렬 한 달을 캡처 각 레이더 축과 달에 의한 재발 빈도의 분포의 레이더 플롯을 그립니다. 코드를 선택하고 &quot;(DO) 실행&quot;. <ol><li> 모든 사이트에 대해 반복합니다. 자동으로 화면에 열립니다 그래프 뷰어에서 각 플롯을보고 달력 년간 재발 발병의 최고점과 최저점의 패턴을 관찰한다. </li></ol></li><li> 관찰 재발 데이터를 통해 계절의 에드워드의 테스트를 적용 할 시스트 명령을 실행합니다. 모든 지역 레벨 40 ~ 42를 반복합니다. </li></ol> 2. 모델 구축 및 선택 <ol><li> 회귀 분석에 사용되는 연간주기의 사인과 코사인 삼각 함수를 지정하기 위해 생성 명령을 사용하십시오. 코드를 선택하고 &quot;(DO) 실행&quot;. </li><li> 재발 종속 결과 변수로 계산하고 계산 된 사인과 코사인 조건 기본 모델의 형태를 지정 회귀 명령을 사용하여주요 설명 변수로 단계 2.1. <ol><li> 추가 조정 공변량으로 기본 모델로 위치 별 UVR (37)를 추가하고 각 위치에 기부 환자의 수에 대한 모델을 중량에 대한 분석 체중 aweight 옵션을 사용합니다. 코드를 선택하고 &quot;(DO) 실행&quot;. 주 : 판정 (R 2) 및 자동 선별 열리고 결과 창에 잔차의 모델 계수를 기록한다. 자외선 : 모든 개별 위치가 분석에 포함을 위해 1979 년부터 포함 2004 년 각 달 일 평균 erythemally 가중 주변 UVR은 미국 항공 우주국 지구 프로브 총 오존 매핑 분광계에서 공급되었다 (37). </li></ol></li><li> 예측 명령을 이용하여 모델 예측 월간 로그 (재발)를 저장한다. GENER를 사용하여 로그 (재발) 용어를 제곱 승으로 정수 재발 횟수에 다시 로그 재발 변환명령을 먹었다. 코드를 선택하고 &quot;(DO) 실행&quot;. 모든 사이트에 대해 반복합니다. </li><li> twoway 분산 명령을 사용하여 관찰 매달 재발 데이터에 2.3에서 거듭 제곱 예측 매달 재발 견적을 오버레이. 코드를 선택하고 &quot;(DO) 실행&quot;. <ol><li> 모든 사이트에 대해 반복합니다. 그래프 뷰어에서 각각의 플롯을 볼 수 있습니다. </li></ol></li><li> 추가 고조파 사인 / 코사인 쌍을 추가하여 2.2에 지정된 모델을 확장하기 위해 회귀 명령을 사용하십시오. 코드를 선택하고 &quot;(DO) 실행&quot;. 참고 : 잔류 오류와 결정 계수를 기록합니다. 저장하고 2.3에 따라 모델의 추정치를 변환 및 플롯 모델은 2.4에 따라 관찰 된 데이터를 통해 추정하고있다. 모든 사이트에 대해 반복합니다. </li><li> 또한 두 개의 추가 고조파 사인 / 코사인 쌍을 추가하여 2.2에 지정된 모델을 확장하기 위해 회귀 명령을 사용하십시오. 코드를 선택하고 &quot;(DO) 실행&quot;. 참고 : 잔류 및 계수를 기록결심. 우도 비율 테스트를 사용하여베이스 모델이 모델을 직접적으로 비교한다. 아카 이케와 베이지안 정보 기준을 생성하는 ESTAT IC 사후 추정 명령을 사용하십시오. 저장하고 2.3에 따라 모델의 추정치를 변환 및 플롯 모델은 2.4에 따라 관찰 된 데이터를 통해 추정하고있다. 모든 지리적 수준에 대해 반복합니다. </li></ol> 3. 산정 피크 재발 확률 <ol><li> 2.6 단계 2.1에서 식별 베스트 피팅 모델을 사용하여, 위상 천이를위한 시점 추정치 및 95 % 신뢰 구간을 계산하는 추정기 기능 (nlcom)의 비선형 조합을 사용한다. 코드를 선택하고 &quot;(DO) 실행&quot;. <ol><li> 피크 재발 주파수 (T 최대)과 저점 재발 주파수 (T의 분)의 달력 날짜를 나타내는 숫자 이러한 점 추정과 연관된 신뢰 구간을 변환 여기서 1 = 년 1 월 1 일 365 = 31 일 12 월과 T 최대 = 위상 시프트 + (4분의 365) 및T 최소 = 위상 시프트 + ((4분의 365) * 3). 모든 지리적 수준에 대해 반복합니다. 엑셀 룩업 파일을 통해 달력 날짜에 일치 T 최대와 T의 분. </li></ol></li><li> 사이트 당 매 100 명의 환자에 대한 표준화 각 위치에 대한 피크 - 투 - 통 차이 (T 최대 마이너스 T의 분)을 계산하기 위해 생성 명령을 사용하십시오. 위도 범위에 의해 표준화 된 피크 - 투 - 통 차이를 비교하기 위해 윌 콕슨 순위 합 테스트를 사용합니다. 코드를 선택하고 &quot;(DO) 실행&quot;. </li></ol> 4. 모델링 자외선 방사선 데이터 <ol><li> 실행 사용 명령은 UVR 데이터를로드합니다. 에겐 명령을 사용하여 각 위치에 대한 평균 월 UVR을 계산합니다. 코드를 선택하고 &quot;(DO) 실행&quot;. </li><li> twoway 산란 함수를 이용하여 각 위치에 달 (X 축)에 의해 매달 UVR (Y 축)의 산점도 그래프. 자동으로 화면에 열립니다 그래프 뷰어에서 각 플롯을 볼 수 있습니다. </li><li> 대표UVR 데이터에 대한 단계 1.2을 먹고 매달 UVR이 종속 결과 변수 및 2.1 단계에서 지정한 사인과 코사인 삼각 함수로 지정된 위치 수준의 연간 UVR 동향의 기본 모델을 지정 회귀 명령을 사용하여 모델에 통합 설명 변수로. </li><li> 반복은 위치 별 모델 UVR 모델과 제한된 2.6을 통해 2.4 단계를 반복합니다. 이 관측 된 데이터를 예측 추정치를 오버레이 twoway 분산 명령을 다시 실행하고 확장 된 고조파 모델의 대안을 실행하기 위해 회귀 명령을 사용하는 것입니다. </li><li> 4.4 단계 4.2에서 식별 된 위치 특정 월별 UVR의 베스트 피팅 모델을 사용하여 다시 단계 3.1에 규정 이중 각도 수식을 적용하여 UVR위한 위상 시프트 점 추정과 연관된 95 % 신뢰 구간을 계산하는 명령을 생성 사용 . 일을 사용하여 각 위치에 대한 T의 분 (통 UVR 일)을 계산전자 공식은 3.1 단계에 설명. 코드를 선택하고 &quot;(DO) 실행&quot;. </li></ol> 5. 모델링 UVR-트로프 - 투 - 재발 피크 지연 <ol><li> 4.5 단계 및 병합 명령을 사용하여 각 위치에 대한 단계 3.1에서 재발 피크 기간에서 계절 UVR 통의 모델 추정 날짜를 추가합니다. UVR 통 날짜 이후 재발 피크 날짜 사이의 개월 경과 시간을 계산하기 위해 생성 명령을 사용하십시오. 코드를 선택하고 &quot;(DO) 실행&quot;. </li><li> 샤피로-Wilk 테스트 선택 코드를 사용하여 정상에서 중요한 출발을 위해 UVR-트로프 - 투 - 재발 피크 지연 변수를 테스트 할 sktest 명령을 사용하고 &quot;(DO) 실행&quot;. </li><li> 병합 명령을 사용하여 데이터 집합에 위치 수준의 위도 데이터를 추가합니다. ABS (X) 함수를 사용하여 절대 위도에 상대적으로 위도를 변환합니다. 코드를 선택하고 &quot;(DO) 실행&quot;. </li><li> 회귀 명령을 사용하면, 선형성 (을)를 테스트선형 및 이차 회귀 모두를 실행하고 잔차를 비교하여 지연 절대 위도와 F의 관계. 코드를 선택하고 &quot;(DO) 실행&quot;. </li><li> 회귀를 사용하여 선형 예측 변수로서 10도 단위로 종속 결과 변수와 같은 절대 위도 UVR-트로프 - 투 - 피크 재발 지연이 회귀 모델을 의미 지정. 무게 aweights 옵션을 퇴보 사용하여 각 위치에 기여 환자의 수에 대한 모델. 코드를 선택하고 &quot;(DO) 실행&quot;. </li><li> x 축에 달에 UVR-트로프 - 투 - 재발 지연에 대한 y 축에 절대 위도 음모 twoway 분산 명령을 사용하십시오. lfit 그래프 옵션을 사용하여 최적의 라인을 오버레이. aweight 가중치 분석 옵션을 사용하여 각 위치의 환자의 상대 가중치를 시각화. 코드를 선택하고 &quot;(DO) 실행&quot;. </li></ol> 환자 수준의 재발 P 6. 민감도 분석ropensities <ol><li> 매달 재발 횟수는 2.1 단계에서 지정한 사인과 코사인 삼각 함수를 다시 고정 변수로 모델에 통합 종속 결과 변수입니다 혼합 효과를 포아송 회귀를 지정 mepossion 명령을 사용하여, 기준 EDSS, MS의 발병 연령 및 MS 특정 질병 변경 처리하기 전에 노출이 혼란 변수 고유 환자 식별자가 임의 효과로 지정된으로 포함되어 있습니다. 코드를 선택하고 &quot;(DO) 실행&quot;. </li><li> 반복 가장 잘 맞는 포아송 모델을 식별하는 데 2​​.6을 통해 2.4 단계를 반복합니다. 이 관측 된 데이터를 예측 추정치를 오버레이 twoway 분산 명령을 다시 실행하고 확장 된 고조파 모델의 대안을 실행하기 위해 회귀 명령을 사용하는 것입니다. </li><li> 위상 시프트 용 시점 추정치 및 95 % 신뢰 구간을 계산하는 추정기 기능 (nlcom)의 비선형 조합을 사용하여 날짜를 계산피크 재발 주파수의. 주요 분석 결과를 비교한다. </li><li> 단계 6.3에서 파생 된 피크 재발 날짜의 환자 수준 포아송 모델의 추정치를 사용하여, 단계 5.1에 설명 된대로 각 위치에 대한 개월 UVR-트로프 - 투 - 재발 피크 지연을 계산하기 위해 생성 명령을 사용하십시오. 코드를 선택하고 &quot;(DO) 실행&quot;. </li><li> 단계 5.5에서 설명한 주요 분석 결과를 비교로 지연의 예측으로 절대 위도 개조 회귀 명령을 사용하십시오. 코드를 선택하고 &quot;(DO) 실행&quot;. </li></ol>

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</ol>

팀 Spelman은 컨설팅과 바이오젠 아이 덱의 Inc에서 여행을위한 자금 조달에 대한 사례금을 받았다; orla는 회색 바이오젠 아이 덱, 머크 세로 노 노바티스에서 여행 지원을 받았다; 바이오젠 아이 덱, 젠 자임, 노바티스와 머크 세로 노의 과학 자문위원회에 봉사에 대한 보상; 로빈 루카스는 경쟁 이익을 공개하지 않았고, 헬무트 Butzkueven 과학 자문위원회와 바이오젠 아이 덱과 노바티스에 대한 컨설턴트 역할에 대한 보상을 받았다; 바이오젠 아이 덱 호주, 머크 세로 노 호주, 노바티스 호주에서 스피커 사례금; 바이오젠 아이 덱 호주와 머크 세로 노 호주에서 지원을 여행; CASS 재단 (호주), 머크 세로 노, 호주, 신경 과학 재단의 로얄 멜버른 병원 친구, 멜버른 대학에서 연구를 지원합니다.

여기에 설명 된 프로토콜은 글로벌 MS 재발 발병 데이터의 시각적 인 그래프 분석에 의해 유도 체계적인 회귀 기반 기술을 자세히 설명합니다. 그것은 사용자가 MS의 재발 개시 타이밍의 시간성에 관한 및 삼각 모델의 사용을 통해 공식적으로이 이론을 테스트 이론을 탐구 할 수 있도록 시작점으로 두 반구에 걸쳐 20 개국에서 재발 데이터의 비교적 간단한 설명 분석을합니다. 최초의 글로벌 재발 발병 데이터를 플로팅하고 체계적으로 그래프와 관찰 된 데이터의 후보 기하학적 맞는 평가의 단계적인 과정을 통해, 계절 트로프 UVR 이후 최대 재발 발병 확률 사이의 위도에 의존하는 상관 관계의 상관 관계는 지금​​까지 전례가없는, 관찰되었다 MS의 역학. 또한 공식 통계 모델링과 경향 시각화를 결합하여,이 분석은 재발 개시 타이밍에 영향을 미치는 요인을 계절을했다 제안하기 전에 메타 분석을 확인북반구와, 또한 처음으로, 남반구이 관찰을 확장했다. 삼각 회귀 모델링 정식 등 모두 재발 시작 타...

다발성 경화증의 가장 일반적인 형태 (MS)는 다발성 경화증 (RRMS)를 송금대로 돌아가는된다. RRMS는 부분적 또는 완전한 회복에 따라 신경 기능의 일시적인 악화, 특징입니다. 세계적으로, MS의 발생률과 유병률 RRMS에 구체적 발생할 재발 이벤트의 빈도도 위도에 따라 변화 여부. 양쪽 반구에서 적도에서 멀리 멀어짐 1-3을 증가시키고, 그러한 어떤 기본적인 계절 변화가 있는지 협회는 확실하지 않다. 재발시기에 계절을 탐험 최신 연구에 독방 지리적 위치에 재발 타이밍 계절 동향 및 탐구하는 것이없는 폭 넓은 위도의 영향에 관한 추론을 제한, 단일 임상 센터로 제한되어있다. 4-14 이러한 연구는 더 작은 샘플에 의해 제한되어왔다 크기와 스파 스 재발 데이터. 유로 임상 센터에서 열 연구의 2000 메타 분석OPE, 각각의 연구는 시즌의 발병 재발을보고 삼십가지 경우의 최소 포함 미국과 캐나다는 봄에 정점 재발와 겨울 통 4, 재발 발병의시기에 명확한 계절 추세를 설명 . 발병 유사 순환 연간 경향은 일본 (15), 스페인 (16) 모두에서 작은, 연구이기는하지만, 이후에 관찰되었다. 그러나, 비교 미국의 연구는이 패턴 (17)을 확증하는 데 실패했습니다. 지금까지 이러한 연구와 관찰은 북반구에 한정되어있다. MSBase 연구 그룹은 최근 피크 재발 확률 계절 자외선 (UVR) 트로프 (18) 사이의 관계에 위도의 영향뿐만 아니라 재발 발병의시기에 계절의 동향을 탐구 모두 북부와 남부 반구에서 MS의 재발의 글로벌 대형 데이터 세트를 분석 . 이 방법의 핵심은 삼각 회귀의 적용이었다시각화 및 재발 발병과 UVR 분포의 타이밍 동향을 알아보고자 하였다. 이 연구의 전반적인 목표는 MS의 재발 발병의시기에 시간적 변화가 북부와 남부 반구 모두에서 시즌 예상 변화 가설을 테스트하기 위해이었고,이 계절은 위도에 의해 영향을 받았다. 이러한 질문을 조사하기 위해 삼각 모델링의 사용에 대한 이론적 근거는 일반적으로 최고점과 최저점의 연간 사이클로 알려진 또는, 이산 예측 가능하고 일관성있는 모양이나 패턴을 설명하기 위해 의심되는 2 차원 또는 3 차원 현상을 특성화하기위한 유연성을했다 난 반면 21,23,24. 종래의 시계열의 단점은, 푸리에 분석을 포함하여 분석 19-22 그 시계열은 종종 확률 프로세스 특징 추정이다. 생물학적 또는 역학적 현상 갖는 계절적 관찰 혼입 삼각 함수회귀 형 모델 NTO 다른 상관 관계를 탐구 또는 계절의 혼란 변수를 조정하기 위해 회귀 모델 구조를 악용하는 동안 주기적으로 데이터에 일반적이고 체계적인 구조의 두 촉진 탐사의 장점이있다. 삼각 회귀 이전에 다양한 감염 질환의 발생 감지, 선천성 기형 및 타이밍의 계절 상관 관계에 이르기까지 조기 태반 조기 박리에 자율 신경계의 기능 장애에 이르기까지의 일주기 리듬의 역할 등의 주제에 시간성을 탐구하는 의료 역학 문헌에 널리 사용되어왔다 사고 및 비상 사태의 프레 젠 테이션의. 25-32 이러한 모델링은 일반적으로 기존의 시계열 분석보다 더 큰 샘플 크기를 요구하고 이와 같은 것이 MS의 재발 발병의 글로벌 데이터 세트에 적용된 것은 이번이 처음이다. 여기에 설명 된 바와 같이 삼각 회귀는 산도를 탐험 연구자에 적합한 도구입니다체계적으로 시간이 지남에 알려진 또는 자전거 의심 enomena. 뿐만 아니라 이러한 모델링 도움말 특성화하고 그것은 더 잠재적 인 드라이버와 이러한 추세의 상관 관계를 탐구하는 사용자를 허용, 이러한 패턴을 시각화 할 수 있습니다. 1) 관측 데이터를 지원하기 위해 충분한 증거를 제공 여부 : 시각화 방법과 밀접하게 가설 삼각 모델 폼 데이터를 결정하는 중요한 단계를 구성 맞는 평가 MS의 재발 여기서 제시 발병 캐터의 사용과 잔여 플롯의 특정 예에 관한 계절성 또는 재발 발병의시기에 다른 시간 추세의 가설; 2) 특히 삼각 모델을 정의하는 사인 및 코사인 함수의 주파수 및 구성은 후속 추론 및 예측을위한이 모델의 사용을 허용하는 적절한 여부. 회귀 모델링은 또한 환자 수준 같은 관측 계절 또는 위도 효과의 중요한 혼란 변수에 대한 제어를 허용재발에 대한 성향, 자신이 질병 변경 약물 (DMD) 치료에 대한 사전 재발 노출 기간 등을 시간에 따라 변화되어 특히 요인. 독립적 인 지리적, 시간적 예측 및 MS의 재발 개시 타이밍의 상관 관계를 분리하는 것은 결과적으로 예방 또는 질병의 악화를 지연하기위한 미래의 치료 개입의 개발을 알릴 수있다 재발 사건의 메커니즘에 대한 생물학적 연구를 안내 할 수있는 잠재력을 가지고있다. MSBase 레지스트리 이 분석에 재발 데이터를 기여 MS 환자는 국제 MSBase 레지스트리에서 공급되었다. 2004 년에 설립 된 레지스트리는 길이 방향으로 인구 통계 학적, 질병 활성도, 임상 검사 및 조사의 특성과 인터넷 기반의 의사가 소유하고 운영 시스템을 사용하여 MS 클리닉에 참석 환자 동의에서 통계를 대조. 33 회원 센터 공통 protoc를 따라필요한 최소한의 데이터 집합을 정의 OL은 재발 이벤트 등의 결과 데이터가 일관되고 전향 적으로 컴파일되어 있는지 확인하기로 합의 정기적으로 업로드 할 수 있습니다. 재발 발병 날짜는 필수 최소 데이터 세트 변수로 포함되어 있습니다. 또한이 재발 이벤트와 관련된 관련 임상 데이터는 일반적으로 스테로이드 치료 및 영향을받는 기능 시스템을 포함 수집됩니다. 상기 공통 IMED 데이터 입력 장치의 사용은 데이터 수집 및보고에 센터간에 통일 된 접근을 보장한다. 이 프로젝트는 각 기여 센터에서 인간 연구 윤리위원회의 승인 또는 면제를 보유하고있다. 모든 환자에서 현지 법에 따라 동의는 분석이 필수입니다에 포함되어 있습니다. 포함 기준 32,762 재발 이벤트를 기여하는 9811 명의 환자가 분석에 포함되었다. 임상 MS가 동의 (20) 등록 환자의 최소 센터, uploaDED 및 1 차 2013년 12월 (데이터 편집 일) 현재의 레지스트리에서 추적이 분석에 포함을받을 수 있었다. 모든 재발 이벤트가 전향 적 관찰 분석에 포함되도록하려면, 단지 온셋 분석에 포함되었다 (Kurtzke 확장 장애 상태 점수 (EDSS)를 사용하여) 첫 번째 기록 된 환자 장애 평가에 후속 일자 재발. 분석에 재발 데이터를 기여하는 모든 환자는 MS에 대한 형식적인 진단 기준을 만족시켰다. (34, 35) 결과 조치 이 연구는 두 가지 주요 결과를 고려 : 1) 지리적 위치, 전체적으로 반구 및 / 또는 레벨의 재발 발병 확률 시간적 변동이 있었는지; 2) 개월 위도 및 지연 간의 관계는 계절 UVR 물마루의 타이밍 및 후속 피크 재발 확률 일 사이,이 있었는지. MSBase 연구 그룹 hypothe절대 비타민 D 수준이 더 멀리 적도 위치 별 계절 인구 수준의 비타민 D nadirs에서 가능성 등 말단 위치에 동지 다음 이전에 도달 지역에서 낮은 것을 크기, 증가 MS에 낮은 비타민 D 수준의 후 효과 재발 확률은 유사하게 같은 시간과 위도 패턴을 설명하는 것입니다. 재발 정의 및 날짜 재발은 새로운 증상이나 동시 질병이나 열이없는 경우, 최소 24 시간 동안 지속 기존 증상의 악화의 발생으로 정의하고, 이전의 공격 후 적어도 30 일 발생했다. 이 정의는 이전에 MSBase 재발 표현형 분석에 적용되었습니다. (36) 재발 이벤트가 가장 최근의 날짜를 통해 처음 EDSS 평가 일에 걸친 기간으로 정의 하였다 관찰 할 수있는을 통해 자격을 환자에 대한 추적 관찰 기간EDSS 평가는 데이터 추출 및 편집의 데이터 이전에 레지스트리에 기록했다. 재발 발병의 정확한 날이 특정 월에 대한 결정되어야 사용할 수 없거나 수 없습니다 경우에, 병원은 1 일 또는 기본 날짜 같은 달의 15 일 하루를 사용했다. 이 보고서에서 분석 32,762 재발, 7913 (24.2 %)과 4594 (14.0 %)이 각각 그 달의 1 일 및 15 일째에 기록 된 비율은 원거리 월의 다른 날에 기록보다 훨씬 높은 0.8 %에서 5.6 %를 통해. 이것을 해결하려면에 기록 재발 어느 달의 15 일 일의 1 차 모두 이러한 기본 날짜의 15 일 간격으로 양쪽에서 하루에 무작위 배정되었다. 기본 날짜 무작위에서 피크 재발 날짜의 모델로 추정 모드에서 유의 한 차이가 아니라는 것을 입증 분석하는이 방법의 내적 타당성은 감도를 통해 확인되었다엘은 사용 중 원래는 완전히 날짜를 제외한 기본 날짜를보고했다.

<table><tbody><tr><td>Stata SE 버전 13</td><td>StataCorp, College Station, Texas</td><td>버전 13</td><td>분석에 사용되는 통계 분석 소프트웨어</td></tr><tr><td>Microsoft Excel 2010 Microsoft 2010</td><td></td><td></td><td>달력 날짜 조회를 위한 스프레드시트 프로그램</td></tr></tbody></table>

다발성 경화증 재발 데이터로 입증 된 계절 변화의 삼각 모델링하는 방법

A Method of Trigonometric Modelling of Seasonal Variation Demonstrated with Multiple Sclerosis Relapse Data

이 보고서는 양쪽 반구에 위치한 20개국 46개 임상 센터의 55년 동안의 다발성 경화증 재발 데이터에 대한 삼각법 회귀 모델링의 새로운 Stata 기반 적용을 설명합니다. 이 방법의 성공의 핵심은 통계적 회귀 모델링을 안내하고 확증하기 위해 플롯 분석을 전략적으로 사용하는 것이었습니다. 재발 확률에 대한 계절 및 위도 영향의 존재 및 구조적 형태에 관한 현실적인 가설을 수립하고 결과 모델의 성능을 테스트하기 위해 초기 플롯 분석이 필요했습니다. 그런 다음 이러한 관계를 정량화하고, 중요한 교란 요인을 조정하고, 이러한 연관성이 얼마나 그럴듯한지에 대한 확실성을 측정하기 위해 삼각법 회귀가 필요했습니다. 그래프 기법과 회귀 모델링의 동기화를 통해 최적 수렴이 달성될 때까지 모델을 체계적으로 개선할 수 있었으며, 다발성 경화증의 재발 발병 시기를 예측하는 데 있어 계절과 위도의 독립적인 영향에 대해 새로운 추론을 할 수 있었습니다. 이러한 방법은 계절 및/또는 지리적 위치에 따라 체계적으로 변하는 것으로 의심되거나 알려진 다른 복잡한 질병 및 역학 현상에 적용할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

20 개국에 걸쳐 46 임상 센터에서 공급 32,762 재발 이벤트에 삼각 회귀의 응용 프로그램은 MS의 재발 발병시기가 두 반구에서 계절 사이의 기간이 순환과 계절 인 관찰에 대한 방어 통계 인수를 제공하기위한 기초이었다 UVR의 저점 이후 재발 피크는 위도와 상관 관계. 이에 치명타 모델 개발, 평가 및 개선의 필요 반복적 인 과정을 안내하는 플롯 분석에 의존했다. 관찰 된 데이터의 달력 달 분산 플롯에 의해 재발 빈도의 분석은 모든 지리적 수준에서 봄 피크와 가을 물마루 연간주기를 제안했다. 글로벌 재발 데이터의 레이더 플롯은 북반구 재발 월 (그림 1A)에서 정점을 확인했다. 남반구의 재발 발병 데이터 북 데이터 &lt;와 결합했을 때이 봄 피크 지속11 월 피크를 보여 남부 지역 강한&gt; (그림 1B). 오색 골짜기는 각각 11 월과 월에 관찰 북부와 남부 반구 재발의 가장 낮은 주파수를 가진 두 반구에 기록되었다. 에드워드의 시험을...

플롯 분석과 삼각법 회귀를 결합하는 것은 다발성 경화증(MS)의 재발 발병 타이밍과 같은 복잡하고 주기적인 현상을 탐색하기 위한 강력한 방법입니다. 이 방법을 사용하면 재발 시 계절적 추세를 편견 없이 특성화할 수 있어 계절 변동, 자외선(UVR) 및 위도의 영향에 대한 새로운 추론을 할 수 있습니다.

This report describes a novel Stata-based application of trigonometric regression modelling to  55 years of multiple sclerosis relapse data from 46 ...

이 통계적 삼각 회귀 분석의 전반적인 목표는 다발성 경화증 환자의 질병 경과에서 흔히 나타나는 재발 사건의 시점을 모델링하고, 이러한 모델을 사용하여 재발 발생의 계절적 및 위도적 상관관계를 연구하는 것입니다. 이 방법은 계절과 위도의 독립적인 영향과 재발 시점을 포함하여, 다발성 경화증의 역학 및 자연사에서의 핵심적인 질문들을 탐구하는 데 도움이 될 수 있으며, 이는 재발의 생물학적 기제에 대한 후속 연구를 안내할 수 있는 큰 잠재력을 가지고 있습니다. 이 기술의 주요 장점은 주기적 및 순환적 현상을 탐구하고 조사하기 위한 유연한 회귀 기반 도구를 제공한다는 점입니다.이를 통해 환자 및 치료 요인을 포함한 일련의 다른 재발 상관 요인들로부터 위도와 계절의 영향을 분리할 수 있습니다. 여기에서 설명하는 분석은 명령줄 기반 상태 소프트웨어를 사용하여 수행합니다. 먼저 do 파일을 열어 시작하십시오.새 do 파일 편집기 버튼을 클릭합니다. 그다음, generate 명령어를 사용하여 12개월의 각 달에 해당하는 재발 시작 횟수를 계산합니다. 이 작업은 현재 모델링 중인 지리적 수준인 반구(hemisphere)에 대해 수행합니다.모든 명령은 due 파일의 execute do do file 액션 버튼을 클릭하여 실행하므로, generate 명령을 실행하십시오. 다음으로, S WIL 명령 또는 SK test 명령을 실행하여 재발 횟수의 기본 분포가 정규성을 띠는지 테스트하십시오. 이 옵션들은 각각 Shapiro Wilk 검정 또는 수정된 Harkey Bara 검정을 적용합니다.재발 횟수 데이터가 상당히 왜곡된 경우 적절한 선택을 하십시오. 그런 다음 로그 변환을 적용하십시오. 데이터가 통과하면.정규성 검정은 generate 명령어를 사용하여 남반구를 위한 새로운 변수인 northco month를 생성함으로써 진행됩니다. 달력의 월은 6단위만큼 오프셋되었습니다. 이제 north month 변수를 사용하여 모든 데이터의 산점도를 작성하십시오.x축에는 달력, 월 및 계절을 배치하고, y축에는 관찰된 월별 재발 시작 시점과 재발 빈도를 배치하십시오. 그래프 뷰어에서 각 플롯을 확인하여 연간 재발 시작 패턴을 관찰하십시오. 다음으로, radar 명령을 실행하여 월별 재발 빈도 분포의 레이더 플롯을 그리십시오.각 레이더 축은 시계 방향으로 정렬된 단일 월을 나타냅니다. 이 분석을 완료하려면 CT 명령을 실행하여 관찰된 재발 데이터에 대해 Edwards 계절성 검정을 적용하십시오. 소프트웨어를 통해 각 지리적 수준에서 이 검사를 반복하십시오.데이터 모델을 구축합니다. 먼저, 데이터 회귀에 사용할 연간 주기 사인 및 코사인 삼각함수를 지정합니다. 다음으로, regress 명령어를 사용하여 재발 횟수를 종속 결과로 하는 기본 모델의 형태를 지정합니다.이 명령은 방금 계산된 사인(sign) 및 코사인(co-sign) 항을 주요 설명 변수로 입력합니다. 그런 다음 지역별 UVR을 추가 조정 공변량으로 추가하며, 각 지역에서 기여한 환자 수에 따라 모델에 가중치를 부여하기 위해 분석 가중치 옵션을 적용합니다. 이제 predict 명령을 사용하여 각 사이트별로 모델이 예측한 월별 로그 재발률을 저장하십시오.로그 재발 횟수를 정수 재발 횟수로 다시 변환하십시오. 각 사이트에 대해 generate 명령어를 사용하여 로그 재발 항을 지수화하십시오. 그런 다음 two-way scatter 명령어를 사용하여 지수화된 월간 재발 추정치의 예측값을 중첩하십시오.이제 regress 명령어를 사용하여 추가적인 harmonic sign co-sign 쌍을 더해 모델을 확장하십시오. 이 과정을 두 번 더 반복하여 총 세 개의 sign cosign 쌍을 추가합니다. 각 쌍은 재발 확률의 정점을 추정하기 위한 데이터의 독립 모델을 생성하는 데 사용됩니다.nl com을 사용하여 위상 이동의 점 추정치와 95% 신뢰 구간을 계산하는 것으로 시작하십시오. 가장 적합한 모델의 경우, 출력된 점 추정치와 관련 신뢰 구간을 연중 각 날짜에 해당하는 데이터로 변환하십시오. 최고 재발 빈도 또는 tmax 및 최저 재발 빈도 또는 T min을 보고하십시오.그런 다음 Excel 조회 파일을 통해 데이터의 tmax 및 T를 달력 날짜와 매칭하십시오. 이 섹션에서는 자외선 복사 데이터 또는 UVR 데이터를 모델링하는 방법을 설명합니다. 먼저 use 명령어를 실행하여 UVR 데이터를 로드하십시오.그런 다음 egen 명령어를 사용하여 각 지점의 월별 UVR 중앙값을 계산합니다. 각 지점에 대해 2원 산점도(two-way scatter) 함수를 사용하여 X축에는 달력을, Y축에는 월별 UVR을 나타내는 산점도를 그래프로 그립니다. 그 후 이전과 같이 swilk 또는 SK 테스트를 사용하여 데이터의 정규성을 확인합니다.다음으로, regress 명령어를 사용하여 지역 수준의 연간 UVR 추세에 대한 기본 모델을 지정하십시오. 월별 UVR을 종속 결과 변수로 지정하고, 이전에 생성한 sine 및 cosine 삼각 함수를 설명 변수로 설정합니다. 그런 다음 결과를 도표로 나타내고 예측값을 중첩하여 표시하십시오.이는 예측 데이터와 관측 데이터를 중첩하기 위해 two-way scatter 명령어를 다시 실행하고, 확장된 조화 모델 대안들을 실행하기 위해 regress 명령어를 사용하는 과정을 포함합니다. 이제 최적 적합 모델을 사용하여 generate 명령어로 UVR에 대한 위상 이동 점 추정치와 관련 95% 신뢰 구간을 계산하십시오. 배각 공식을 적용하여, 이전에 계산했던 방식과 동일하게 각 지점의 team in을 다시 계산하십시오.merge 명령어를 사용하여 이전에 계산된 trough 데이터를 추가하고 각 지점의 peak 날짜를 대체함으로써 계절별 UVR 데이터 분석을 계속하십시오. 그런 다음 generate 명령어를 사용하여 UVR trough 날짜와 이후의 relapse peak 날짜 사이의 경과 시간을 월 단위로 계산하십시오. 진행하기 전에 SK test 명령어를 사용하여 uuv lag 데이터에 대한 정규성 검정을 수행하십시오.병합 후, ABS X 함수를 사용하여 상대 위도를 절대 위도로 변환하십시오. 계속해서 regress를 사용하여 UVR 최저점부터 재발 정점까지의 시차(lag)를 종속 결과 변수로, 10도 단위의 절대 위도를 예측 변수로 하는 선형 평균 회귀 모델을 지정하십시오. A weights regress 옵션을 사용하여 각 위치별 환자 수에 따라 모델에 가중치를 부여해야 합니다.마지막으로, 그래프 옵션에서 Y축에 절대 위도를, X축에 UVR 저점부터 재발까지의 지연 시간(개월 단위로 표시)을 설정하여 이원 산점도(two-way scatter) 명령으로 플롯합니다. L fit 그래프 옵션을 사용하여 최적 적합선을 겹쳐 그리고, a weights 옵션을 사용하여 각 위치의 상대적인 환자 가중치를 시각화합니다. 삼각 회귀 분석은 32,762건의 재발 사례 데이터 세트를 사용하여 수행되었습니다.데이터의 기본 플로팅 결과, 모든 지리적 수준에서 봄에 정점을 찍고 가을에 최저점을 기록하는 연간 주기가 나타났습니다. 재발은 전 지구적 수준에서 5월에 정점에 도달했습니다. 북반구 데이터의 이러한 경향에 대응하여, 남반구 데이터에서는 11월에 정점이 관찰되었습니다.이러한 결과는 세 가지 지리적 수준 모두에서 주기적인 시간적 변화를 보여주었으며, 이는 6개월 간격으로 하나의 정점과 하나의 저점을 가진 연간 주기로 가장 잘 설명되었습니다. 따라서 이를 양반구 전체에 적용되는 기본 사례 모델로 설정하였습니다. 다음으로 UVR 저점 회복 정점을 결정하기 위해 UVR 회귀 플롯을 작성하였습니다.UVR 최저점-재발 정점 지표는 적도로부터의 위도가 증가함에 따라 재발 확률에 미치는 위도의 영향력을 보여주었습니다. UVR 최저점과 그 이후에 나타나는 재발 정점 사이의 시차는 발달 후 상관관계적으로 감소합니다. 이 기술은 연구자들이 주기적이고 심리적으로 변화하는 역학적 현상을 수학적으로 탐구할 수 있는 길을 열어주었습니다.이 영상을 시청한 후, 여러분은 삼각함수 기반의 회귀 분석 도구를 사용하여 주기적인 순환 현상을 연구하고 비평하는 방법에 대해 충분히 이해하게 되었을 것입니다. 이 기법을 적용할 때는 데이터 세트가 정제되어 있고 코드가 디버깅되었는지 확인하는 것이 중요합니다. 또한, 특히 결과와 데이터를 해석함에 있어 임상적 및 생물학적 맥락을 중첩하고 적용하는 것이 중요합니다.

a-method-trigonometric-modelling-seasonal-variation-demonstrated-with

Research

연구

JoVE Journal

Medicine

의학

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배우세요 삼각함수 회귀분석을 활용하여 다발성 경화증 재발 시점을 모델링하는 방법을. 계절과 위도가 재발에 미치는 영향을 분석하고 생물학적 메커니즘 연구에 활용할 수 있습니다.

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