Name: Multipl Skleroz Relaps Verilerle kanıtlanmış Mevsimsel Değişim Trigonometrik Modelleme Bir Yöntem (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2015-12-09T15:00:00.000+00:00
Duration: 10 min 46 s
Description: Keşfedin trigonometrik regresyon kullanarak multipl skleroz relaps zamanlamasını modelleme yöntemini. Bu hesaplamalı analiz, mevsimsel ve enlem etkilerini izole ederek MS epidemiyolojisinde periyodik olguları araştırır.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

Yazarlar, ultraviyole radyasyon uydu verilerinin çıkarılması ve yorumlanmasındaki desteği için Ivan Hanigan'a teşekkür eder. Çalışma, HB [ID628856], NHMRC Proje Hibesi [1032484], NHMRC Araştırma Mükemmeliyet Merkezi [Hibe ID 1001216] ve MSBase Vakfı'na NHMRC Kariyer Geliştirme Ödülü (Klinik) tarafından desteklenmiştir. MSBase Vakfı, Merck Serono, Biogen Idec, Novartis Pharma, Bayer-Schering, Sanofi-Aventis ve BioCSL'den destek alan kar amacı gütmeyen bir kuruluştur. RL, NHMRC Kariyer Geliştirme Ödülü [ID 1004898] tarafından desteklenmektedir.

NOT: verilen kod dosyasında aynı sayıda Stata kod bölümüne tekabül açıklanan her adım. Stata komut adları aşağıdaki protokol italik harflerle oylandı. 1. hazırlayın ve Gözlenen Relaps başlangıçlı Veri Plot <ol><li> &quot;Yeni Do-Dosya Editörü&quot; düğmesine tıklayarak bir yapmak dosyayı açın ve üç coğrafi düzeylerinin her biri için oniki takvim ayı her tarihlenen nüks başlangıç ​​ve bitiş noktalarının sayısını hesaplamak için üretmek komutunu kullanın modellenmiş gereken: konumu, yarımküre ve küresel. Do-dosyasındaki &quot;(do) Execute&quot; do-dosya eylem düğmesini tıklayarak eylem komut. </li><li> Konumu agrega nüks verileri için bir Shapiro-Wilk veya modifiye Jarque-Bera testi kullanılarak normalite nüks sayımı yatan dağılımını sınamak veya sırasıyla hasta düzey nüks ayrılmış veriler için swilk veya sktest komutunu kullanın. Kodu seçin ve tıklayın &quot;(do) Yürütme&quot;. <br /&gt; NOT: önemli eğrilik varlığında, doğal bir günlük dönüşümü uygulamak ve daha sonra Shapiro-Wilk veya uygun şekilde modifiye Jarque-Bera testi reapplying ile yaklaşık normalite log-dönüştürülmüş nüks sayısı değişken sınamak 38,39. </li><li> Aynı yatay eksen boyunca sezonu ile hem kuzey hem de güney yarımküre nükslerin komplo izin +6 tarafından ofset güney yarımküre takvim ayı için yeni bir değişken &quot;north_month&quot; oluşturmak için oluşturmak komutunu kullanın. Kodu seçin ve tıklayın &quot;(do) Yürütme&quot;. <ol><li> Grafik iki yönlü dağılım komutunu kullanarak her yarımkürede için x ekseninde y ekseni ve takvim ay nüks sıklıkta gözlenen aylık nüks başlangıç ​​ve bitiş noktalarının bir saçılım. Her konum için tekrarlayın. Ekranda otomatik olarak açılır grafik görüntüleyici her arsa görüntüleyerek takvim yılı boyunca nüks başlangıçlı tepe ve çukur desen gözlemleyin. </li></ol></li><li> Radar komutunu kullanınBir saat şekilde sipariş tek bir ay yakalayan her radar ekseni ile takvim ayına göre nüks frekans dağılımının radar izlerinin çizin. Kodu seçin ve tıklayın &quot;(do) Yürütme&quot;. <ol><li> Tüm siteler için tekrarlayın. Ekranda otomatik olarak açılır grafik görüntüleyici her arsa görüntüleyerek takvim yılı boyunca nüks başlangıçlı tepe ve çukur desen gözlemleyin. </li></ol></li><li> Gözlenen nüksetme verileri arasında mevsimsellik bir Edward&#39;ın testi uygulamak için seast komutunu çalıştırın. Tüm coğrafi seviyeleri için 40-42 tekrarlayın. </li></ol> 2. Model Yapı ve Seçim <ol><li> Regresyon kullanılmak üzere yıllık döngü sinüs ve kosinüs trigonometrik fonksiyonlar belirtmek için üretmek komutunu kullanın. Kodu seçin ve tıklayın &quot;(do) Yürütme&quot;. </li><li> Nüksetme bağımlı sonuç değişkeni olarak saymak ve hesaplanan sinüs ve kosinüs şartları ile baz modeli şeklinde belirttiğiniz gerileme komutunu kullanınBirincil açıklayıcı değişkenler olarak adım 2.1. <ol><li> Ek ayar ortak değişken olarak taban modeline yere özgü morötesi ışınları 37 ekleyin ve her konuma göre katkıda hasta sayısında modeli kilo analitik ağırlık aweight seçeneğini kullanın. Kodu seçin ve tıklayın &quot;(do) Yürütme&quot;. NOT: tayini (R2) ve otomatik olarak ekrana açılır sonuç penceresinde artık hata modeli katsayısı kaydedin. Ultraviyole radyasyon: tüm bireysel konumları analize dahil 1979 den dahil 2004 her ay için günlük ortalama eritem ağırlıklı ortam UVR Ulusal Havacılık ve Uzay Dairesi Dünya Probe Toplam Ozon Haritalama Spektrometresi kaynaklı oldu 37. </li></ol></li><li> Tahmin komutunu kullanarak modeli tahmin aylık log (relaps) saklayın. Gener kullanarak log (relaps) terimini exponentiating tamsayı nüks sayıları geri günlük nüks dönüştürmekomutu yedik. Kodu seçin ve tıklayın &quot;(do) Yürütme&quot;. Tüm siteler için tekrarlayın. </li><li> Iki yönlü dağılım komutunu kullanarak gözlenen aylık nüks veriler üzerinde 2.3 den exponentiated tahmin aylık nüks tahminleri Yerleşimi. Kodu seçin ve tıklayın &quot;(do) Yürütme&quot;. <ol><li> Tüm siteler için tekrarlayın. Grafik görüntüleyici her arsa görüntüleyin. </li></ol></li><li> Ek harmonik sinüs / kosinüs çifti ekleyerek 2.2 belirtilen modeli genişletmek için gerileme komutunu kullanın. Kodu seçin ve tıklayın &quot;(do) Yürütme&quot;. NOT: artık hata ve kararlılık katsayısı kaydedin. Kaydet ve 2.3 uyarınca modeli tahminleri dönüşümü ve arsa modeli 2.4 göre gözlenen veriler üzerinde tahmin ediyor. Tüm siteler için tekrarlayın. </li><li> Ayrıca iki ek harmonik sinüs / kosinüs çiftleri ekleyerek 2.2 belirtilen modeli genişletmek için gerileme komutunu kullanın. Kodu seçin ve tıklayın &quot;(do) Yürütme&quot;. NOT: artıklardan ve katsayısı kaydedinbelirlenmesi. Bir olabilirlik oran testi kullanılarak baz modeli ile doğrudan bu modeli karşılaştırın. Akaike ve Bayesian Bilgi Kriterleri oluşturmak için estat ic sonrası tahmin komutunu kullanın. Kaydet ve 2.3 uyarınca modeli tahminleri dönüşümü ve arsa modeli 2.4 göre gözlenen veriler üzerinde tahmin ediyor. Tüm coğrafi düzeyleri için tekrarlayın. </li></ol> 3. Tahmin Tepe Relaps Olasılık <ol><li> 2.6 adımda 2.1 belirlenen en iyi uyan modeli kullanılarak, faz-kaymasının nokta tahmini ve% 95 güven aralığı hesaplamak için tahmin edicileri fonksiyonu (nlcom) doğrusal olmayan kombinasyonunu kullanın. Kodu seçin ve tıklayın &quot;(do) Yürütme&quot;. <ol><li> Pik nüks frekansı (T max) ve yalak nüks frekansı (T dk), takvim tarihleri ​​temsil eden numaralara bu nokta tahminleri ve ilgili güven aralıkları dönüştürme burada 1 = 1 st Ocak 365 = 31 st Aralık ve T max = Faz-shift + (365/4) veT min = Faz-shift + ((365/4) * 3). Tüm coğrafi düzeyleri için tekrarlayın. Excel look-up dosyası yoluyla takvim tarihe Maç T max ve T min. </li></ol></li><li> Site başına her 100 hasta için standardize her yer için tepeden-yalak farkı (T max eksi T dakika) hesaplamak için üretmek komutunu kullanın. Enlem aralığı tarafından standartlaştırılmış peak-yalak farkını karşılaştırmak için Wilcoxon rank-sum testi kullanın. Kodu seçin ve tıklayın &quot;(do) Yürütme&quot;. </li></ol> 4. Modelleme Ultraviyole Radyasyon Veri <ol><li> Run kullanım komutunu UVR verilerini yüklemek için. Egen komutunu kullanarak her konum için medyan aylık morötesi ışınları hesaplayın. Kodu seçin ve tıklayın &quot;(do) Yürütme&quot;. </li><li> Iki yönlü dağılım fonksiyonunu kullanarak her konum için bir takvim ayı (x-ekseni) aylık UVR (y-ekseni) bir scatterplot grafik. Ekranda otomatik olarak açılır grafik görüntüleyici her arsa görüntüleyin. </li><li> RepUVR&#39;nin verileri için adım 1.2 yemek ve aylık UVR bağımlı sonuç değişkenleri ve adım 2.1 &#39;de belirtilen sinüs ve kosinüs trigonometrik fonksiyonlar olarak belirtilen yere düzeyinde yıllık UVR eğilimin bir baz modeli belirlemek için gerileme komutunu kullanın modele dahil edilmiştir açıklayıcı değişkenler olarak. </li><li> Yineleyin sadece yere özgü modellere UVR modeli ve sınırlı için 2.6 ile 2.4 arasındaki adımları. Bu gözlemlenen verilere öngörülen tahminler bindirmek için iki yönlü dağılım komutu yeniden çalıştırmadan ve genişletilmiş harmonik modeli alternatifleri çalıştırmak için gerileme komutunu kullanarak içerir. </li><li> 4.4 adımda 4.2 tanımlanan yere özgü aylık UVR&#39;nin en iyi uyan modeli kullanılarak tekrar adım 3.1 belirtilen çift açılı formülleri uygulayarak UVR&#39;ye için faz kayması noktası tahmini ve ilgili% 95 güven aralığı hesaplamak için komutu oluşturmak kullanın . Th kullanarak her yer için T min (yalak UVR&#39;nin tarihi) hesaplayıne formülü adım 3.1 tarif. Kodu seçin ve tıklayın &quot;(do) Yürütme&quot;. </li></ol> 5. Modelleme UVR oluk için nüks-tepe Gecikme <ol><li> Adım 4.5 ve birleştirme komutunu kullanarak her konum için adım 3.1 nüks zirve tarihleri ​​mevsimlik UVR çukur model tahmini tarihleri ​​ekleyin. UVR yalak tarih ve sonraki nüks zirve tarihi arasındaki aylarda geçen zamanı hesaplamak için üretmek komutunu kullanın. Kodu seçin ve tıklayın &quot;(do) Yürütme&quot;. </li><li> Bir Shapiro-Wilk testi seç kodu kullanarak normallikten önemli kalkışlar için UVR-tekne-to-relapssız tepe gecikme değişkeni test etmek sktest komutunu kullanın ve tıklayın &quot;(do) Yürütme&quot;. </li><li> Birleştirme komutunu kullanarak veri kümesi konumu düzeyinde enlem verileri ekleyin. Abs (x) fonksiyonunu kullanarak mutlak enlem göreli enlem dönüştürün. Kodu seçin ve tıklayın &quot;(do) Yürütme&quot;. </li><li> Regress komutunu kullanarak, doğrusallık o testilineer ve kuadratik regresyon hem çalışan ve artıklar karşılaştırarak lag ve mutlak enlem arasındaki f ilişki. Kodu seçin ve tıklayın &quot;(do) Yürütme&quot;. </li><li> Gerileme kullanarak, doğrusal belirleyicisi değişken olarak 10 derece birimlerinde bağımlı sonuç değişkeni ve mutlak enlem olarak UVR-tekne-to-relapssız zirve gecikmeyle regresyon modeli ortalama belirtin. Ağırlık aweights seçeneği geriler kullanarak her yere göre katkıda hasta sayısının modeli. Kodu seçin ve tıklayın &quot;(do) Yürütme&quot;. </li><li> X-ekseni üzerinde ay UVR oluk to-nüks-lag karşı y-ekseninde mutlak enlem çizmek iki yönlü dağılım komutunu kullanın. Lfit grafik seçeneğini kullanarak en uygun bir çizgi Yerleşimi. Aweight analitik ağırlıklar seçeneğini kullanarak her yer göreceli hasta ağırlıklarını Visualise. Kodu seçin ve tıklayın &quot;(do) Yürütme&quot;. </li></ol> Hasta düzey Relapsının P 6. Duyarlılık Analizleriropensities <ol><li> Aylık nüks sayısı adımında 2.1 belirtilen sinüs ve kosinüs trigonometrik fonksiyonlar tekrar sabit değişken olarak modele dahil edilmiştir bağımlı sonuç değişkeni, burada bir karma etkilere Poisson regresyon belirtmek için mepossion komutunu kullanın, bazal EDSS, MS başlangıç ​​yaşı ve MS spesifik hastalık modifiye tedavi öncesinde maruz potansiyel zorlukları ve eşsiz hasta tanımlayıcı rastgele etki olarak belirtilen olarak yer almaktadır. Kodu seçin ve tıklayın &quot;(do) Yürütme&quot;. </li><li> Yineleyin iyi uyan Poisson modeli belirlemek için 2.6 ile 2.4 arasındaki adımları. Bu gözlemlenen verilere öngörülen tahminler bindirmek için iki yönlü dağılım komutu yeniden çalıştırmadan ve genişletilmiş harmonik modeli alternatifleri çalıştırmak için gerileme komutunu kullanarak içerir. </li><li> Faz kayması için nokta tahmini ve% 95 güven aralığı hesaplamak için tahmin edicileri fonksiyonu (nlcom) doğrusal olmayan kombinasyonunu kullanın ve tarihini hesaplamakzirve nüks sıklığı. Primer analiz sonuçları karşılaştırın. </li><li> Adım 6.3 türetilmiş zirve nüks tarihine hasta düzeyinde Poisson modeli tahminleri kullanarak, aşama 5.1&#39;de açıklandığı gibi her konum için ay UVR-tekne-to-relapssız zirve gecikme yeniden hesaplamak için üretmek komutunu kullanın. Kodu seçin ve tıklayın &quot;(do) Yürütme&quot;. </li><li> Aşama 5.5 tarif ve primer analiz sonuçları karşılaştırmak olarak lag bir göstergesi olarak mutlak enlem bozulmasina gerileme komutunu kullanın. Kodu seçin ve tıklayın &quot;(do) Yürütme&quot;. </li></ol>

<ol><li>Simpson, S. Jr, Blizzard, L., Otahal, P., Van der Mei, I., Taylor, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Latitude+is+significantly+associated+with+the+prevalence+of+multiple+sclerosis%3A+a+meta-analysis%5BTitle%5D)+AND+%22J+Neurol+Neurosurg+Psychiatry%22%5BJournal%5D)">Latitude is significantly associated with the prevalence of multiple sclerosis: a meta-analysis.</a> J Neurol Neurosurg Psychiatry. 82 (10), 1132-1141 (2011).</li>
<li>Risco, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Latitudinal+prevalence+gradient+of+multiple+sclerosis+in+Latin+America%5BTitle%5D)+AND+%22Mult+Scler%22%5BJournal%5D)">Latitudinal prevalence gradient of multiple sclerosis in Latin America.</a> Mult Scler. 17 (9), 1055-1059 (2011).</li>
<li>Hollingworth, S., Walker, K., Page, A., Eadie, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Pharmacoepidemiology+and+the+Australian+regional+prevalence+of+multiple+sclerosis%5BTitle%5D)+AND+%22Mult+Scler%22%5BJournal%5D)">Pharmacoepidemiology and the Australian regional prevalence of multiple sclerosis.</a> Mult Scler. 19 (13), 1712-1716 (2013).</li>
<li>Jin, Y., de Pedro-Cuesta, J., Soderstrom, M., Stawiarz, L., Link, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Seasonal+patterns+in+optic+neuritis+and+multiple+sclerosis%3A+a+meta-analysis%5BTitle%5D)+AND+%22J+Neurol+Sci%22%5BJournal%5D)">Seasonal patterns in optic neuritis and multiple sclerosis: a meta-analysis.</a> J Neurol Sci. 181 (1), 56-64 (2000).</li>
<li>Bamford, C. R., Sibley, W. A., Thies, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Seasonal+variation+of+multiple+sclerosis+exacerbations+in+Arizona%5BTitle%5D)+AND+%22Neurol%22%5BJournal%5D)">Seasonal variation of multiple sclerosis exacerbations in Arizona.</a> Neurol. 33 (6), 697-701 (1983).</li>
<li>Bisgard, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Seasonal+variation+in+disseminated+sclerosis+%28Danish%29%5BTitle%5D)+AND+%22Ugeskrift+for+Laeger%22%5BJournal%5D)">Seasonal variation in disseminated sclerosis (Danish).</a> Ugeskrift for Laeger. 152 (16), 1160-1161 (1990).</li>
<li>Callaghan, T. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Multiple+sclerosis+and+sinusitis%5BTitle%5D)+AND+%22Lancet%22%5BJournal%5D)">Multiple sclerosis and sinusitis.</a> Lancet. 328 (8499), 160-161 (1986).</li>
<li>Gay, D., Dick, G., Upton, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Multiple+sclerosis+associated+with+sinusitis%3A+a+case-controlled+study+in+general+practice%5BTitle%5D)+AND+%22Lancet%22%5BJournal%5D)">Multiple sclerosis associated with sinusitis: a case-controlled study in general practice.</a> Lancet. 327 (8485), 815-819 (1986).</li>
<li>Goodkin, D. E., Hertsgaard, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Seasonal+variation+of+multiple+sclerosis+exacerbations+in+North+Dakota%5BTitle%5D)+AND+%22Arch+Neurol%22%5BJournal%5D)">Seasonal variation of multiple sclerosis exacerbations in North Dakota.</a> Arch Neurol. 46 (9), 1015-1018 (1989).</li>
<li>Hopkins, C. E., Swank, R. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Multiple+sclerosis+and+the+local+weather%5BTitle%5D)+AND+%22Arch+Neurol%22%5BJournal%5D)">Multiple sclerosis and the local weather.</a> Arch Neurol. 74 (2), 203-207 (1955).</li>
<li>O'Reilly, M. A. R., O'Reilly, P. M. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Temporal+influences+on+relapses+of+multiple+sclerosis%5BTitle%5D)+AND+%22Eur+Neurol%22%5BJournal%5D)">Temporal influences on relapses of multiple sclerosis.</a> Eur Neurol. 31 (6), 391-395 (1991).</li>
<li>Schapira, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+seasonal+incidence+of+onset+and+exacerbations+in+multiple+sclerosis%5BTitle%5D)+AND+%22J+Neurol+Neurosurg+Psychiat%22%5BJournal%5D)">The seasonal incidence of onset and exacerbations in multiple sclerosis.</a> J Neurol Neurosurg Psychiat. 22 (4), 285(1959).</li>
<li>Sibley, W. A., Foley, J. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Seasonal+variation+in+multiple+sclerosis+and+retrobulbar+neuritis+in+Northeastern+Ohio%5BTitle%5D)+AND+%22Trans+Am+Neurol+Assoc%22%5BJournal%5D)">Seasonal variation in multiple sclerosis and retrobulbar neuritis in Northeastern Ohio.</a> Trans Am Neurol Assoc. 90, 295-297 (1965).</li>
<li>Sosa, E. M., Betancor, L. P., Rosas, C., Navarro, M. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Multiple+sclerosis+in+the+province+of+Las+Palmas+%28Spanish%29%5BTitle%5D)+AND+%22Archivos+de+Neurobiologia%22%5BJournal%5D)">Multiple sclerosis in the province of Las Palmas (Spanish).</a> Archivos de Neurobiologia. 46 (3), 161-166 (1982).</li>
<li>Ogawa, G., Mochizuki, H., Kanzaki, M., Kaida, K., Motoyoshi, K., Kamakura, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Seasonal+variation+of+multiple+sclerosis+exacerbations+in+Japan%5BTitle%5D)+AND+%22Neurol+Sci%22%5BJournal%5D)">Seasonal variation of multiple sclerosis exacerbations in Japan.</a> Neurol Sci. 24 (6), 417-419 (2004).</li>
<li>Abella-Corral, J., Prieto, J. M., Dapena-Bolaño, D., Iglesias-Gòmez, S., Noya-Garcìa, M., Lema, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Seasonal+variations+in+the+outbreaks+in+patients+with+multiple+sclerosis%5BTitle%5D)+AND+%22Rev+Neurol%22%5BJournal%5D)">Seasonal variations in the outbreaks in patients with multiple sclerosis.</a> Rev Neurol. 40 (7), 394-396 (2004).</li>
<li>Koziol, J. A., Feng, A. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Sesonal+variations+in+exacerbations+and+MRI+parameters+in+relapsing-remitting+multiple+sclerosis%5BTitle%5D)+AND+%22Neuroepidemiology%22%5BJournal%5D)">Sesonal variations in exacerbations and MRI parameters in relapsing-remitting multiple sclerosis.</a> Neuroepidemiology. 23 (5), 217-223 (2004).</li>
<li>Spelman, T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Seasonal+variation+of+relapse+rate+in+multiple+sclerosis+is+latitude+dependent%5BTitle%5D)+AND+%22Ann+Neurol%22%5BJournal%5D)">Seasonal variation of relapse rate in multiple sclerosis is latitude dependent.</a> Ann Neurol. 76 (6), 880-890 (2014).</li>
<li>Gallier, J. H. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aGallier%2C+JH+%22Curves+and+surfaces+in+geometric+modeling%3A+theory+and+algorithms%22">Curves and surfaces in geometric modeling: theory and algorithms</a>. , Morgan Kaufmann. (2000).</li>
<li>Agoston, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Computer+Graphics+and+Geometric+Modelling%3A+Implementation+%26+Algorithms%5BTitle%5D)+AND+%22Springer+Science+%26+Business+Media%22%5BJournal%5D)">Computer Graphics and Geometric Modelling: Implementation & Algorithms.</a> Springer Science & Business Media. , (2005).</li>
<li>Cox, N. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Speaking+Stata%3A+in+praise+of+trigonometric+predictors%5BTitle%5D)+AND+%22Stata+Journal%22%5BJournal%5D)">Speaking Stata: in praise of trigonometric predictors.</a> Stata Journal. 6 (4), 561-579 (2006).</li>
<li>Bhaskaran, K., Gasparrini, A., Hajat, S., Smeeth, L., Armstrong, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Time+series+regression+studies+in+environmental+epidemiology%5BTitle%5D)+AND+%22Int+J+Epidemiol%22%5BJournal%5D)">Time series regression studies in environmental epidemiology.</a> Int J Epidemiol. , (2013).</li>
<li>Bracewell, R. N. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aBracewell%2C+RN+%22The+Fourier+Transform+and+Its+Applications%22">The Fourier Transform and Its Applications</a>. , McGraw-Hill. New York. (2000).</li>
<li>Korner, T. W. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aKorner%2C+TW+%22Fourier+Analysis%22">Fourier Analysis</a>. , Cambridge University Press. Cambridge. (1998).</li>
<li>Rigdon, S. E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Detection+of+Outbreak+Signals+Using+R%5BTitle%5D)+AND+%22Online+J+Public+Health+Inform%22%5BJournal%5D)">Detection of Outbreak Signals Using R.</a> Online J Public Health Inform. 6 (1), (2014).</li>
<li>Ziemssen, T., Reimann, M., Gasch, J., Rüdiger, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Trigonometric+regressive+spectral+analysis%3A+an+innovative+tool+for+evaluating+the+autonomic+nervous+system%5BTitle%5D)+AND+%22J+Neural+Transm%22%5BJournal%5D)">Trigonometric regressive spectral analysis: an innovative tool for evaluating the autonomic nervous system.</a> J Neural Transm. 120 (1), 27-33 (2013).</li>
<li>Luque-Fernandez, M. A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Absence+of+circadian+rhythms+of+preterm+premature+rupture+of+membranes+and+preterm+placental+abruption%5BTitle%5D)+AND+%22Ann+Epidemiol%22%5BJournal%5D)">Absence of circadian rhythms of preterm premature rupture of membranes and preterm placental abruption.</a> Ann Epidemiol. 24 (12), 882-887 (2014).</li>
<li>Luteijn, J. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Seasonality+of+congenital+anomalies+in+Europe%5BTitle%5D)+AND+%22Birth+Defects+Res+A+Clin+Mol+Teratol%22%5BJournal%5D)">Seasonality of congenital anomalies in Europe.</a> Birth Defects Res A Clin Mol Teratol. 100 (4), 260-269 (2014).</li>
<li>Giardini, V., Russo, F. M., Ornaghi, S., Todyrenchuk, L., Vergani, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Seasonal+impact+in+the+frequency+of+isolated+spina+bifida%5BTitle%5D)+AND+%22Prenat+Diagn%22%5BJournal%5D)">Seasonal impact in the frequency of isolated spina bifida.</a> Prenat Diagn. 33 (10), 1007-1009 (2013).</li>
<li>Eghtesady, P., Brar, A., Hall, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Seasonality+of+hypoplastic+left+heart+syndrome+in+the+United+States%3A+A+10-year+time-series+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22J+Thorac+Cardiovasc+Surg%22%5BJournal%5D)">Seasonality of hypoplastic left heart syndrome in the United States: A 10-year time-series analysis.</a> J Thorac Cardiovasc Surg. 141 (2), 432-438 (2011).</li>
<li>Abiona, T. O., Adebowale, S. A., Fagbamigbe, A. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Time+Series+Analysis+of+Admission+in+the+Accident+and+Emergency+Unit+of+University+College+Hospital%2C+Ibadan%2C+Southwestern+Nigeria%5BTitle%5D)+AND+%22Am.+J.+Comput.+Appl.+Math%22%5BJournal%5D)">Time Series Analysis of Admission in the Accident and Emergency Unit of University College Hospital, Ibadan, Southwestern Nigeria.</a> Am. J. Comput. Appl. Math. 2 (1), 1-9 (2012).</li>
<li>Cantwell, K., Dietze, P., Morgans, A. E., Smith, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Ambulance+demand%3A+random+events+or+predicable+patterns%3F%5BTitle%5D)+AND+%22Emerg+Med+J%22%5BJournal%5D)">Ambulance demand: random events or predicable patterns?</a> Emerg Med J. 30 (11), 883-887 (2012).</li>
<li>Butzkueven, H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((MSBase%3A+an+international%2C+online+registry+and+platform+for+collaborative+outcomes+research+in+multiple+sclerosis%5BTitle%5D)+AND+%22Mult+Scler%22%5BJournal%5D)">MSBase: an international, online registry and platform for collaborative outcomes research in multiple sclerosis.</a> Mult Scler. 12 (6), 769-774 (2006).</li>
<li>Poser, C. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((New+diagnostic+criteria+for+multiple+sclerosis%3A+guidelines+for+research+protocols%5BTitle%5D)+AND+%22Ann+Neurol%22%5BJournal%5D)">New diagnostic criteria for multiple sclerosis: guidelines for research protocols.</a> Ann Neurol. 13 (3), 227-231 (1983).</li>
<li>McDonald, W. I., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Recommended+diagnostic+criteria+for+multiple+sclerosis%3A+guidelines+from+the+International+Panel+on+the+diagnosis+of+multiple+sclerosis%5BTitle%5D)+AND+%22Ann+Neurol%22%5BJournal%5D)">Recommended diagnostic criteria for multiple sclerosis: guidelines from the International Panel on the diagnosis of multiple sclerosis.</a> Ann Neurol. 50 (1), 121-127 (2001).</li>
<li>Kalincik, T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Risk+of+relapse+phenotype+recurrence+in+multiple+sclerosis%5BTitle%5D)+AND+%22Mult+Scler%22%5BJournal%5D)">Risk of relapse phenotype recurrence in multiple sclerosis.</a> Mult Scler. , (2014).</li>
<li>Total Ozone Mapping Spectrometer on board the Earth Probe spacecraft. , Available from:
 <a target="_blank" href="http://iridl.ldeo.columbia.edu/SOURCES/.NASA/.GSFC/.TOMS">http://iridl.ldeo.columbia.edu/SOURCES/.NASA/.GSFC/.TOMS</a> (2013).</li>
<li>D'Agostino, R. B., Belanger, A. J., D'Agostino, R. B. Jr. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+suggestion+for+using+powerful+and+informative+tests+of+normality%5BTitle%5D)+AND+%22Am+Stat%22%5BJournal%5D)">A suggestion for using powerful and informative tests of normality.</a> Am Stat. 44 (4), 316-321 (1990).</li>
<li>Gould, W. W., Rogers, W. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Summary+of+tests+for+normality%5BTitle%5D)+AND+%22Stata+Technical+Bulletin%22%5BJournal%5D)">Summary of tests for normality.</a> Stata Technical Bulletin. 3, 20-23 (1991).</li>
<li>Stolwijk, A. M., Straatman, H., Zielhuis, G. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Studying+seasonality+by+using+sine+and+cosine+functions+in+regression+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22J+Epidemiol+Community+Health%22%5BJournal%5D)">Studying seasonality by using sine and cosine functions in regression analysis.</a> J Epidemiol Community Health. 53 (4), 235-238 (1999).</li>
<li>Brookhart, M. A., Rothman, K. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Simple+estimators+of+the+intensity+of+seasonal+occurrence%5BTitle%5D)+AND+%22BMC+Med+Res+Methodol%22%5BJournal%5D)">Simple estimators of the intensity of seasonal occurrence.</a> BMC Med Res Methodol. 8 (1), 67(2008).</li>
<li>Fernández-Durán, J. J., Gregorio-Domìnguez, M. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Testing+for+seasonality+using+circular+distributions+based+on+non-negative+trigonometric+sums+as+alternative+hypotheses%5BTitle%5D)+AND+%22Stat+Methods+Med+Res%22%5BJournal%5D)">Testing for seasonality using circular distributions based on non-negative trigonometric sums as alternative hypotheses.</a> Stat Methods Med Res. 23 (3), 279-292 (2011).</li>
<li>Lemire, J. M., Archer, D. C., Beck, L., Spiegelberg, H. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Immunosuppressive+actions+of+1%2C25-dihydroxyvitamin+D3%3A+preferential+inhibition+of+Th1+functions%5BTitle%5D)+AND+%22J+Nutr%22%5BJournal%5D)">Immunosuppressive actions of 1,25-dihydroxyvitamin D3: preferential inhibition of Th1 functions.</a> J Nutr. 125, Suppl 6. 1704S-1708S (1995).</li>
<li>Tsoukas, C. D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Inhibition+of+interleukin-1+production+by+1%2C25-dihydroxyvitamin+D3%5BTitle%5D)+AND+%22J+Clin+Endocrinol+Metab%22%5BJournal%5D)">Inhibition of interleukin-1 production by 1,25-dihydroxyvitamin D3.</a> J Clin Endocrinol Metab. 69 (1), 127-133 (1989).</li>
<li>Lemire, J. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Immunomodulatory+actions+of+1%2C25-dihydroxyvitamin+D3%5BTitle%5D)+AND+%22J+Steroid+Biochem+Mol+Biol%22%5BJournal%5D)">Immunomodulatory actions of 1,25-dihydroxyvitamin D3.</a> J Steroid Biochem Mol Biol. 53 (1-6), 599-602 (1995).</li>
<li>van Etten, E., Mathieu, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Immunoregulation+by+1%2C25-dihydroxyvitamin+D3%3A+basic+concepts%5BTitle%5D)+AND+%22J+Steroid+Biochem+Mol+Biol%22%5BJournal%5D)">Immunoregulation by 1,25-dihydroxyvitamin D3: basic concepts.</a> J Steroid Biochem Mol Biol. 97 (1-2), 93-101 (2005).</li>
<li>Tsoukas, C. D., Provvedini, D. M., Manolagas, S. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((1%2C25-dihydroxyvitamin+D3%3A+a+novel+immunoregulatory+hormone%5BTitle%5D)+AND+%22Science%22%5BJournal%5D)">1,25-dihydroxyvitamin D3: a novel immunoregulatory hormone.</a> Science. 224 (4656), 1438-1440 (1984).</li>
<li>Smolders, J., Menheere, P., Kessels, A., Damoiseaux, J., Hupperts, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Association+of+vitamin+D+metabolite+levels+with+relapse+rate+and+disability+in+multiple+sclerosis%5BTitle%5D)+AND+%22Mult+Scler%22%5BJournal%5D)">Association of vitamin D metabolite levels with relapse rate and disability in multiple sclerosis.</a> Mult Scler. 14 (9), 1220-1224 (2008).</li>
<li>Provvedini, D. M., Manolagas, S. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((1+Alpha%2C25-dihydroxyvitamin+D3+receptor+distribution+and+effects+in+subpopulations+of+normal+human+T+lymphocytes%5BTitle%5D)+AND+%22J+Clin+Endocrinol+Metab%22%5BJournal%5D)">1 Alpha,25-dihydroxyvitamin D3 receptor distribution and effects in subpopulations of normal human T lymphocytes.</a> J Clin Endocrinol Metab. 68 (4), 774-779 (1989).</li>
<li>Provvedini, D. M., Tsoukas, C. D., Deftos, L. J., Manolagas, S. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((1+alpha%2C25-Dihydroxyvitamin+D3-binding+macromolecules+in+human+B+lymphocytes%3A+effects+on+immunoglobulin+production%5BTitle%5D)+AND+%22J+Immunol%22%5BJournal%5D)">1 alpha,25-Dihydroxyvitamin D3-binding macromolecules in human B lymphocytes: effects on immunoglobulin production.</a> J Immunol. 136 (8), 2734-2740 (1986).</li>
</ol>

Tim Spelman danışmanlık ve Biogen Idec Inc seyahat için finansman honoraria aldı; Orla Gray Biogen Idec, Merck Serono ve Novartis seyahat destek aldı; Biogen Idec, Genzyme, Novartis ve Merck Serono bilimsel danışma kurullarında hizmet için tazminat; Robyn Lucas rakip çıkarları beyan etmedi ve Helmut Butzkueven bilimsel danışma kurullarında ve Biogen Idec ve Novartis için bir danışman olarak hizmet için tazminat aldı; Biogen Idec Avustralya, Merck Serono Avustralya ve Novartis Avustralya hoparlör ücretleri; Biogen Idec Avustralya ve Merck Serono Avustralya&#39;dan destek yolculuk; CASS Vakfı (Avustralya), Merck Serono Avustralya, Nörobilim Vakfı Royal Melbourne Hastanesi Arkadaşlar ve Melbourne Üniversitesi araştırma desteği.

Burada açıklanan protokol küresel MS nüks başlangıç ​​verilerinin görsel arsa analizi, rehberlik sistematik bir regresyon tabanlı tekniği ayrıntıları. Bu kullanıcı MS nüks başlangıçlı zamanlamasının zamansallığı ilgili ve trigonometrik modellerin kullanımı ile resmen bu teorilerin test kuramları keşfetmek için izin, bir başlangıç ​​noktası olarak her iki yarımkürede genelinde 20 ülkeden nüks verilerinin nispeten basit bir tanımlayıcı analizler sürüyor. Ilk global nüks başlangıç ​​verileri komplo ve ardından sistematik g...

Multipl skleroz en yaygın biçimi (MS) Multipl Skleroz (RRMS) &#39;lu olduğunu. RRMS kısmi veya tam iyileşme, ardından nörolojik fonksiyon epizodik bozulmalara, ile karakterize edilir. Küresel olarak, MS insidans ve prevalansının RRMS&#39;de özel olarak meydana gelen nüks olaylarının sıklığı da enlem ile değişir olsun. Her iki yarımkürede de ekvatordan uzak mesafe arttıkça 1-3 artırmak ve bu tür herhangi bir altta yatan mevsimsel değişim olup olmadığını Dernek, belirsizliğini koruyor. Nüks zamanlama mevsimsellik keşfetmek tarih çalışmalarına yalnız coğrafi konumlara nüks zamanlama mevsimsel trendler ve keşfetmek için böylece yapamaz geniş enlem etkiler ile ilgili herhangi bir sınırlama çıkarımlar, tek bir klinik merkezlerine sınırlı kalmıştır. 4-14 Bu çalışmalar daha küçük örnek tarafından sınırlı kalmıştır boyutları ve seyrek nüks verileri. Eur klinik merkezlerinden on çalışmaların 2000 meta-analizope, her çalışma sezonu-of-başlangıçlı nükslerin raporlama otuz olgunun en az dahil ABD ve Kanada, bahar zirve nükslerin ve kış yalak 4, nüks başlangıçlı zamanlaması net bir mevsimsel eğilim tarif . Başlangıcı benzer döngüsel yıllık eğilimler Japonya 15 ve İspanya&#39;da 16 hem de küçük, çalışmalar olsa müteakip gözlenmiştir. Ancak, benzer bir Amerika Birleşik Devletleri çalışması bu desen 17 doğrulayacak başarısız oldu. Bugüne kadar, bu çalışmalar ve gözlemler kuzey yarıkürede sınırlı kalmıştır. MSBase çalışma grubu geçtiğimiz günlerde zirve nüks olasılığı ve mevsimsel ultraviyole radyasyonun (UVR) yalak 18 arasındaki ilişkiye dair enlem etkilere ek olarak nüks başlangıçlı zamanlaması mevsimsel eğilimleri keşfetmek için hem kuzey ve güney yarımküredeki genelinde MS atağının büyük bir küresel veri kümesi analiz . Bu yöntemlerden Central trigonometrik regresyon uygulaması oldugörselleştirmek ve nüks başlangıçlı ve UVR dağılımları zamanlaması eğilimleri değerlendirmek. Bu çalışmanın genel amacı MS nüks başlangıçlı zamanlaması zamansal değişimi kuzey ve güney yarımküredeki hem de sezonu ile tahmin edilebileceği değişiyordu hipotezi test etmek ve bu mevsimsellik enlem etkilenmiştir. Bu soruları araştırmak için trigonometrik modelleme kullanımı için gerekçe gibi yaygın tepe ve çukur yıllık döngüsü olarak bilinen veya ayrık öngörülebilir ve tutarlı şekiller veya desenler, tarif etmek şüphelenilen iki veya üç boyutlu olguları tanımlamak için esnekliğini oldu Ben, aksine 21,23,24. konvansiyonel zaman serisi bir dezavantajı, Fourier analizi de dahil olmak üzere, analiz 19-22 o zaman serileri genellikle Stokastik süreçler ile karakterize edilen varsayım olduğunu. biyolojik veya epidemiyolojik fenomen sahip mevsimsellik gözlenen içeren trigonometrik fonksiyonlarBir regresyon tipi modeli nto diğer bağıntılarını keşfetmek veya mevsimsellik karıştırıcı faktörler ayarlamak için regresyon modeli yapısını istismar ederken periyodik verilere düzenli ve sistematik yapılar hem kolaylaştıran keşif avantaja sahiptir. Trigonometrik regresyon önce çeşitli bulaşıcı hastalık salgını tespiti, konjenital malformasyonlar ve zamanlama mevsimsel ögelerinden kadar erken plasenta dekolmanı ile otonom sinir sistemi fonksiyon bozukluğu her şeyi sirkadiyen ritim rolü gibi konularda geçicilik keşfetmek için tıbbi epidemiyolojik literatürde yaygın olarak kullanılmaktadır kaza ve acil sunumlar. 25-32 tür modelleme, tipik geleneksel zaman serisi analizleri daha büyük örneklem büyüklüğü gerektirir ve bu gibi MS nüks başlangıçlı küresel veri kümesi uygulanmış olan ilk kez. Burada anlatıldığı gibi trigonometrik regresyon herhangi ph keşfetmek araştırmacılar için uygun bir araçtırsistematik olarak zamanla bilinen veya bisiklet şüphesi enomena. Sadece böyle bir modelleme yardım niteler ve daha fazla potansiyel sürücüleri ve bu eğilimlerin bağıntılarını keşfetmek için kullanıcı izin verir, bu desenleri oluşturulabiliyor. 1) gözlemlenen veriler desteklemek için yeterli kanıt olmadığı: görselleştirmek ve ne kadar yakından bir hipotez trigonometrik bir model formu veri belirlenmesinde kritik bir adım teşkil uyuyor değerlendirmek için MS nüks Burada sunulan başlangıç, dağılım kullanımı ve kalıntı araziler özel bir örnek ile ilgili mevsimsellik veya nüks başlangıçlı zamanlaması diğer zamansal eğilimleri hipotez; ve 2) Belirli bir trigonometrik modeli tanımlayan sinüs ve kosinüs fonksiyonlarının sıklığı ve düzenlenmesi sonraki çıkarım ve tahmini için bu modelin kullanımına izin yeterli olup olmadığı. Regresyon modelleme aynı zamanda hasta düzeyinde herhangi gözlenen mevsimsel ya da enlem etkisi önemli etkenler kontrolüne izin verirnüks için eğilimleri, kendileri hastalık modifiye ilaç (DMD) tedavi öncesi nüks maruz kalma süresi gibi zaman içinde değişen vardır özellikle faktörler. Bağımsız coğrafi ve zamansal yordayıcılarını ve MS nüks başlangıçlı zamanlaması korelatları Yalıtımlı sırayla önlemek veya hastalık alevlenmesine geciktirmek amacıyla gelecekteki tedavi müdahalelerin gelişimini bilgilendirebilir nüks olaylarının mekanizmalarına biyolojik soruşturma yönlendirmek için bir potansiyele sahiptir. MSBase Kayıt Bu analize nüks verileri katkıda MS hastaları uluslararası MSBase kayıt kaynaklı bulundu. 2004 yılında kurulan, kayıt uzunlamasına demografik, hastalık aktivitesi, klinik muayene ve inceleme özellikleri ve internet tabanlı, hekim-sahip olduğu ve işlettiği sistemi kullanarak MS kliniğine başvuran hastaların rıza gelen ölçümleri harmanlar. 33 üye merkezleri ortak protoc izleyingerekli minimum veri kümesini tanımlayan ol gibi nüks olayları gibi sonuç verileri tutarlı ve ileriye dönük derlenmiş sağlamak için kararlaştırılan düzenli aralıklarla yüklenecek. Nüks başlangıç ​​tarihini zorunlu asgari veri kümesi değişken olarak yer almaktadır. Buna ek olarak, bu nüks olaylarla ilişkili ilgili klinik veriler yaygın kortikosteroid tedavisi ve etkilenen fonksiyonel sistemi dahil olmak üzere toplanır. Daha yaygın IMED veri giriş sisteminin kullanılması veri toplama ve raporlama merkezleri arasında birleşik bir yaklaşım sağlar. Bu proje, her katkıda merkezde İnsan Araştırmaları Etik Kurulu onayı veya muafiyet tutar. Tüm hastaların yerel yasalara göre Aydınlatılmış onam analizi zorunludur dahil. Dahil edilme kriterleri 32762 nüks etkinliklerine katkıda 9811 hasta analize dahil edilmiştir. Klinik MS razı 20 kayıtlı hastaların en az merkezleri, uploaded ve 1 Aralık 2013 (veri derleme tarihi) itibariyle kayıt defterinde izlenen analize dahil edilmesi için uygun bulunmuştur. Tüm nüks olaylar prospektif gözlendi analize dahil sağlamak için, sadece sergilenir analize dahil edildi (Kurtzke Genişletilmiş Özürlülük Durum Puanı (EDSS) kullanarak) ilk kaydedilen hasta sakatlık değerlendirilmesine müteakip tarihli nüksetme. Analize nüks verileri katkıda bulunan tüm hastalar MS için resmi tanı kriterlerini karşıladı. 34,35 Sonuç ölçütleri Bu çalışma iki temel çıktılarını kabul: 1) coğrafi konum, küresel yarımkürede ve / veya düzeyinde nüks başlangıçlı olasılığının zamansal değişimi olup olmadığı; ve 2) ay içinde enlem ve gecikme arasında bir ilişki mevsimlik UVR çukur zamanlaması ve sonraki zirve nüks olasılığı tarihi arasındaki, olup olmadığı. MSBase Çalışma grubu hypothemutlak D vitamini düzeyleri daha uzakta ekvator ve yere özgü mevsimlik nüfus düzeyi D vitamini yediği kabı pisleten gelen büyük olasılıkla böyle uzak yerlerde kış gündönümü takip erken ulaşılır bölgelerinde düşük olduğunu boyutta artmış MS düşük D vitamini düzeyleri sonra etkisi nüks olasılığı benzer şekilde zamansal ve enlem desenleri anlatırsınız. Nüks tanımı ve tarih Bir nüks yeni semptomlar veya eşzamanlı hastalık ya da ateş yokluğunda, en az 24 saat boyunca devam eden mevcut belirtilerin alevlenmesi oluşması olarak tanımlanan ve bir önceki saldırıdan sonra en az 30 gün meydana gelen oldu. Bu tanım, daha önce bir MSBase nüks fenotip analizi uygulanmıştır. 36 nüks olaylar son tarihine kadar ilk EDSS değerlendirme tarihini kapsayan dönem olarak tanımlandı görülebiliyor hangi genelinde her hasta için uygun izlem süresiEDSS değerlendirme veri özü ve derleme verilerine önce kayıt defterine kaydedilir. Nüks başlangıçlı tam gün belirli bir ay için belirlenecek kullanılamaz veya açamadı durumlarda, klinikler 1 st veya varsayılan tarih olarak ayın 15 inci gününü ya kullanılmaktadır. Bu raporda analiz 32762 nükslerin, 7913 (% 24.2) ve 4594 (% 14,0), sırasıyla ayın 1. ve 15. günde kaydedildi oranları değişmektedir ayın başka gün kaydedilmiş önemli ölçüde daha yüksek % 0.8 den% 5.6 ile. Bunu düzeltmek için, kayıtlı relaps ya ayın 15 inci günü 1. hem bu varsayılan tarihlerini 15 gün arayla iki tarafında içinde bir gün randomize edilmiştir. Varsayılan tarih randomizasyon altında zirve nüks tarihinden modellenen tahmini bir mod önemli ölçüde farklı olmadığını göstermiştir analizleri olan bu yaklaşımın iç geçerlilik duyarlılığı ile teyit edildiEl kullanarak ya orijinal tamamen tarih ve hariç varsayılan tarihleri ​​bildirdi.

<table><tbody><tr><td>Stata SE Sürüm 13</td><td>StataCorp, College Station, Texas</td><td>Sürüm 13</td><td>Analiz için kullanılan istatistiksel analiz yazılımı</td></tr><tr><td>Microsoft Excel 2010</td><td>Takvim tarihi araması için</td> <td>Microsoft</td><td>2010</td> Elektronik tablo programı</tr></tbody></table>

multipl skleroz relaps verilerle kanıtlanmış mevsimsel değişim trigonometrik modelleme bir yöntem

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

Bu rapor, her iki yarımkürede bulunan 20 ülkedeki 46 klinik merkezden 55 yıllık multipl skleroz nüks verilerine trigonometrik regresyon modellemesinin yeni bir Stata tabanlı uygulamasını açıklamaktadır. Bu yöntemin başarısının merkezinde, istatistiksel regresyon modellemesini yönlendirmek ve doğrulamak için arsa analizinin stratejik kullanımı vardı. Nüks olasılığı üzerindeki mevsimsel ve enlemsel etkilerin varlığı ve yapısal biçimi ile ilgili gerçekçi hipotezler oluşturmak ve ardından elde edilen modellerin performansını test etmek için ilk arsa analizi gerekliydi. Trigonometrik regresyon daha sonra bu ilişkileri ölçmek, önemli karışıklıkları ayarlamak ve bu ilişkilerin ne kadar makul olduğuna dair bir kesinlik ölçüsü sağlamak için gerekliydi. Grafik tekniklerinin regresyon modellemesi ile senkronizasyonu, en uygun yakınsama elde edilene kadar modellerin sistematik olarak iyileştirilmesine izin vererek, MS'de nüks başlangıç zamanını tahmin etmede hem mevsimin hem de enlemin bağımsız etkisine ilişkin yeni çıkarımlar yapılmasını sağladı. Bu yöntemler, mevsim ve/veya coğrafi konuma göre sistematik olarak değiştiğinden şüphelenilen veya bilinen diğer karmaşık hastalık ve epidemiyolojik olaylarda uygulama potansiyeline sahiptir.

20 ülkede 46 klinik merkezlerinden kaynaklanan 32.762 nüks olaylara trigonometrik regresyon uygulaması MS nüks başlangıç ​​zamanlaması her iki yarımkürede genelinde mevsim arasındaki süre o döngüsel ve mevsimsel gözlem için savunulabilir istatistiksel argüman sağlanması için temel oldu UVR yalak ve sonraki nüks zirve enlem ile ilişkilidir. Bu Kritik model geliştirme, değerlendirme ve arıtmanın mutlaka iteratif sürecini yönlendirmek için arsa analizi üzerine güven oldu. Gözlenen verilerin tak...

Plot analizini trigonometrik regresyonla birleştirmek, multipl sklerozda (MS) nüks başlangıç zamanlaması gibi karmaşık, döngüsel olayları keşfetmek için sağlam bir yöntemdir. Bu yöntem, mevsimsel değişim, ultraviyole radyasyon (UVR) ve enlemin etkisi hakkında yeni çıkarımlara izin vererek, nüks başlangıcındaki mevsimsel eğilimlerin tarafsız bir şekilde karakterize edilmesini sağladı.

Multipl Skleroz Relaps Verilerle kanıtlanmış Mevsimsel Değişim Trigonometrik Modelleme Bir Yöntem

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

Bu istatistiksel trigonometrik regresyonun genel amacı, multipl sklerozda bir hastanın hastalık seyrini genellikle karakterize eden relaps olaylarının zamanlamasını modellemek ve bu modelleri relaps başlangıcının mevsimsel ve enlemsel korelatlarını incelemek için kullanmaktır. Bu yöntem; mevsim ve enlemin bağımsız etkileri ile relaps zamanlaması dahil olmak üzere, multipl sklerozun epidemiyolojisindeki doğal seyire ilişkin temel soruların araştırılmasına yardımcı olabilir ve relapsın biyolojik mekanizmalarına yönelik sonraki araştırmalara rehberlik etme konusunda büyük bir potansiyele sahiptir. Bu tekniğin temel avantajı, periyodik ve döngüsel fenomenlerin keşfi ve incelenmesi için esnek bir regresyon tabanlı araç sunmasıdır.Bu durum, enlem ve mevsim etkilerinin, hasta ve tedavi faktörleri dahil olmak üzere nükse ilişkin diğer bir dizi korelasyondan ayrıştırılmasını sağlar. Burada açıklanan analizler, komut satırı tabanlı durum yazılımı kullanılarak gerçekleştirilir. Bir do dosyası açarak başlayın.Yeni do dosyası düzenleyici butonuna tıklayın. Ardından, generate komutunu kullanarak 12 takvim ayının her birine tarihlenen relaps başlangıç sayısını hesaplayın. Bu işlemi, bu örnekte yarımküre olan ve modellenen coğrafi düzey için gerçekleştirin.Tüm komutların .do dosyasındaki "execute do do file" işlem düğmesine tıklanarak yürütüldüğü gibi, generate komutunu yürütün. Ardından, nüks sayıları için temel dağılımın normalliğini test etmek amacıyla bir S WIL komutu veya bir SK test komutu yürütün. Bu seçenekler sırasıyla ya bir Shapiro-Wilk ya da modifiye edilmiş bir Harkey-Bara testi uygular.Nüks sayısı verileri önemli ölçüde çarpıksa uygun seçimi yapın. Ardından logaritmik dönüşüm uygulayın. Eğer veriler geçerse.Normallik testi, Güney Yarımküre için yeni bir değişken olan northco month oluşturmak amacıyla generate komutu kullanılarak gerçekleştirilir. Takvim ayları altı birim kaydırılır. Şimdi, tüm verilerin bir saçılım grafiğini oluşturmak için north month değişkenini kullanın.X eksenine takvimi, ayları ve mevsimleri; Y eksenine ise gözlemlenen aylık nüks başlangıçlarını ve nüks frekansını yerleştirin. Grafik görüntüleyici üzerinden her bir grafiği inceleyerek takvim yılı boyunca nüks başlangıcındaki örüntüleri gözlemleyin. Ardından, nüks frekansının takvim aylarına göre dağılımını gösteren radar grafikleri çizmek için radar komutunu çalıştırın.Her bir radar ekseni, saat yönünde sıralanmış tek bir ayı yakalamaktadır. Bu analizi tamamlamak için, gözlemlenen nüks verileri üzerinden bir Edwards mevsimsellik testi uygulamak amacıyla CT komutunu çalıştırın. Yazılım üzerinden ilerleyerek bu testi her bir coğrafi seviye için tekrarlayın.Verilerin modelini oluşturun. Öncelikle, veri regresyonunda kullanılacak yıllık döngü sinüs ve kosinüs trigonometrik fonksiyonlarını belirleyin. Ardından, nüks sayısını bağımlı sonuç olarak belirleyerek temel modelin formunu tanımlamak için regress komutunu kullanın.Bu komut, yeni hesaplanmış olan sinüs ve kosinüs terimlerini birincil açıklayıcı değişkenler olarak girer. Ardından, konuma özgü UVR'yi ek bir düzeltme kovaryatı olarak ekler ve modelin her konumun katkıda bulunduğu hasta sayısına göre ağırlıklandırılması için analitik ağırlık seçeneğini uygular. Şimdi, her bir saha için predict komutunu kullanarak model tarafından tahmin edilen aylık log nüks değerini kaydedin.Logaritmik nüksleri tekrar tam sayı nüks sayılarına dönüştürün. Her merkez için generate komutunu kullanarak logaritmik nüks teriminin üstelini alın. Ardından, two-way scatter komutunu kullanarak aylık nüks tahminlerinin üstel öngörülerini üst üste bindirin.Şimdi, regress komutunu kullanarak ek bir harmonik sinüs-kosinüs çifti ekleyip modeli genişletin. Bunu iki kez daha tekrarlayarak toplam üç sinüs-kosinüs çifti ekleyin. Her bir çift, pik nüks olasılığını tahmin etmek için verilerin bağımsız bir modelini oluşturmak amacıyla kullanılacaktır.Faz kayması için nokta tahminini ve %95 güven aralığını hesaplamak amacıyla nl com kullanımıyla başlayın. En iyi uyum sağlayan model için, çıktı olarak alınan nokta tahminlerini ve ilgili güven aralıklarını yılın her günü için numaralandırılmış verilere dönüştürün. Pik nüks frekansını (tmax) veya dip nüks frekansını (T in) raporlayın.Ardından, verilerdeki tmax ve T değerlerini Excel arama dosyası aracılığıyla bir takvim tarihine eşleştirin. Bu bölüm, ultraviyole radyasyon verilerinin veya UVR verilerinin nasıl modelleneceğini özetlemektedir. Başlamak için UVR verilerini yüklemek amacıyla use komutunu çalıştırın.Ardından egen komutunu kullanarak her konum için medyan aylık UVR değerini hesaplayın. Her bir konum için, Y ekseninde aylık UVR'nin, X ekseninde ise takvim ayının yer aldığı bir saçılım grafiği oluşturmak için iki yönlü saçılım (two-way scatter) fonksiyonunu kullanın. Daha sonra, verilerin normalliğini daha önce olduğu gibi swilk veya SK testi ile kontrol edin.Ardından, regress komutunu kullanarak konum düzeyindeki yıllık UVR trendi için bir temel model belirleyin. Aylık UVR'yi bağımlı sonuç değişkenleri olarak tanımlayın ve ardından önceden oluşturulan sinüs ve kosinüs trigonometrik fonksiyonlarını açıklayıcı değişkenler olarak atayın. Daha sonra sonuçları grafikleştirin ve tahmin edilen değerleri üzerine ekleyin.Bu işlem, öngörülen ve gözlemlenen verileri üst üste bindirmek için iki yönlü scatter komutunu yeniden çalıştırmayı ve genişletilmiş harmonik model alternatiflerini yürütmek için regress komutunu kullanmayı içerir. Artık en uygun modele sahipken, UVR için faz kayması nokta tahminini ve ilgili %95 güven aralığını hesaplamak için generate komutunu kullanın. Yarım açı formüllerini uygulayarak, her konum için team in değerini daha önce hesaplandığı gibi yeniden hesaplayın.Önceden hesaplanan çukurluğu eklemek ve her konum için zirve tarihlerini değiştirmek amacıyla merge komutunu kullanarak mevsimsel UVR verilerinin analizine devam edin. Ardından, UVR çukurluk tarihi ile sonraki nüks zirve tarihi arasında geçen süreyi ay cinsinden hesaplamak için generate komutunu kullanın. Devam etmeden önce, SK test komutunu kullanarak uuv gecikme verileri üzerinde bir normallik testi gerçekleştirin.Birleştirmeyi takiben, ABS X fonksiyonunu kullanarak bağıl enlemi mutlak enleme dönüştürün. UVR çukuru ile nüks zirvesi arasındaki gecikmeyi bağımlı sonuç değişkeni ve 10 derecelik birimler cinsinden mutlak enlemi öngörücü değişken olarak belirleyen doğrusal ortalama regresyon modelini tanımlamak için regress işlemini kullanmaya devam edin. A weights regress seçeneğini kullanarak modelin, her bir konum tarafından katkıda bulunulan hasta sayısına göre ağırlıklandırıldığından emin olun.Son olarak, grafikleme seçeneklerinden, Y ekseninde mutlak enlemi, X ekseninde ise aylarla ifade edilen UVR çukuru ile relaps gecikmesini çizdirmek için iki yönlü saçılım (two-way scatter) komutunu kullanın. L fit grafik seçeneğini kullanarak en uygun doğruyu üst üste ekleyin ve her bir konumun göreceli hasta ağırlıklarını görselleştirmek için a weights seçeneğini kullanın. Trigonometrik regresyon analizi, 32.762 relaps olayından oluşan bir veri seti kullanılarak gerçekleştirilmiştir.Verilerin temel grafiğe dökülmesi, tüm coğrafi seviyelerde bahar zirvesi ve sonbahar çukuru olan yıllık bir döngüye işaret etmiştir. Relapslar küresel düzeyde Mayıs ayında zirveye ulaşmıştır. Kuzey yarımküre verilerinde görülen bu durumun karşılığı olarak, Güney yarımküre verilerinde Kasım ayında bir zirve gözlemlenmiştir.Bu sonuçlar, üç coğrafi düzeyin tamamında, altı aylık aralıklarla tek bir zirve ve tek bir dip noktasına sahip yıllık bir döngü ile en iyi açıklanan periyodik bir zamansal varyasyon göstermiştir. Böylece, bu durum her iki yarımküre için temel durum modeli olarak belirlenmiştir. Ardından, UVR dip noktası nüks zirvesini belirlemek için UVR regresyon grafikleri hazırlanmıştır.UVR çukuru nüks zirvesi metriği, ekvatorla olan enlem arttıkça enlemin nüks olasılığı üzerindeki etkisini göstermiştir. UVR çukuru ile gelişimi sonrası ortaya çıkan nüks zirvesi arasındaki gecikmede korelatif bir azalma mevcuttur. Bu teknik, araştırmacıların periyodik ve psikik olarak değişkenlik gösteren epidemiyolojik fenomenleri matematiksel olarak incelemelerine olanak sağlayan bir yol açmıştır.Bu videoyu izledikten sonra, trigonometrik tabanlı bir regresyon aracı kullanarak periyodik döngüsel fenomenlerin nasıl inceleneceği ve eleştirileceği konusunda iyi bir fikre sahip olmalısınız. Bu teknik uygulanırken, veri setinin temiz olduğundan ve kodun hatalardan arındırıldığından emin olmak önemlidir. Özellikle sonuçların ve verilerin yorumlanması açısından, klinik ve biyolojik bir bağlamın üzerine eklenmesi ve uygulanması da önem taşımaktadır.

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

Research

JoVE Journal

Medicine

Tıp

Temel bileşenler analizi (PCA) gibi çok değişkenli teknikleri fonksiyonel beyin görüntüleri bölgesel değişim imza biçimlerini belirlemek için kullanılmıştır. Biz nörodejeneratif hastalıkların tanısında, hastalığın ilerlemesi değerlendirilmesi ve hasta popülasyonlarında tedavi etkilerinin objektif değerlendirme için tekrarlanabilir ağ biyolojik belirlemek için bir algoritma geliştirdik.

Nörogörüntüleme Veri kullanarak Hastalık ile ilgili Mekansal Kovaryans Desenler belirlenmesi

Multipl skleroz, nörolojik ve nöropsikolojik bozukluk ve sakatlık hassas ölçüm zordur. Biz yeni bir test, Multipl Skleroz Performans Testi (MSPT) hakkında metodolojik ayrıntıları rapor. MS ile ilgili sakatlık nicelikleme hedefine Bu yeni yaklaşım, MS şiddeti hassas, geçerli ölçüm için bilgisayar tabanlı bir platform sağlar.

Multipl Skleroz Performans Testi (MSPT): Bir iPad Tabanlı Engellilik Değerlendirme Aracı

Bu video protokolü, amyotrofik lateral sklerozun transgenik fare modelindeki nöromüsküler eksiklikleri değerlendirmek için hassas, güvenilir ve hızlı bir yöntemi tanımlar.

ALS SOD1-G93A Fare Modeli hastalığın ilerlemesine değerlendirilmesi için Hızlı Fenotipik Nörolojik Puanlama Sistemi

Bu protokol, Parkinson hastalığında biliş ve motor kontrolünü ölçmek için yaygın olarak kullanılan geleneksel klinik görevlerin bölümlerini dijitalleştirme imkanı sunar. Biyofizik ritimleri sinir sistemlerinin farklı fonksiyonel düzeylerinden, gönüllü, spontan, otomatik otonjik olarak değişen ortak kayıtlı iken klinik görevler dijilleştirilir.

Parkinson hastalığında motor ve bilişsel fonksiyonun dinamik dijital Biomarkers

Standart EEG analiz teknikleri sinir sistemi fonksiyonu hakkında sınırlı bilgi sunar. Kortikal bağlantıistatistiksel modeller türetilmesi, altta yatan ağ dinamiklerini araştırmak için çok daha fazla yetenek sunar. Geliştirilmiş fonksiyonel değerlendirme sinir sistemi hastalıklarında tanı, prognostikasyon ve sonuç tahmini için yeni olanaklar sunar.

Non-invaziv Elektroensefalogramlar Kullanarak Kortikal Bağlantının İstatistiksel Modellemesi

Karma efekt modelleri, ormancılıkta hiyerarşik stokastik bir yapıya sahip verileri analiz etmek için esnek ve kullanışlı araçlardır ve orman büyüme modellerinin performansını önemli ölçüde artırmak için de kullanılabilir. Burada, doğrusal karma efekt modelleri ile ilgili bilgileri sentezleyen bir protokol sunulmuştur.

Doğrusal Karma EfektLer Yaklaşımı Kullanılarak Tek Tek Ağaç Bazal Alan Artış Modelinin Geliştirilmesi

Deneysel otoimmün ensefalomiyelit, multipl sklerozun en yaygın kullanılan murin modellerinden biridir. Mevcut protokolde, her iki cinsiyetten C57BL / 6J fareleri, miyelin oligodendrosit glikoprotein peptidi ile aşılanır ve bu da esas olarak kuyruk ve uzuvların artan parezi ile sonuçlanır. Burada EAE indüksiyonu ve değerlendirme protokolünü tartışıyoruz.

İki Cinsiyette Multipl Sklerozun Modellenmesi: MOG35-55 ile İndüklenen Deneysel Otoimmün Ensefalomiyelit

Konuşma desteği yol fizyolojik mekanizmaların Amaç değerlendirmeler ALS olan kişilerde hastalığın oluşumu ve ilerlemesinde izlemek ve klinik çalışmalarda tedavi etkilerini ölçmek için ihtiyaç vardır. Bu video, kapsamlı bir klinik popülasyonlarda konuşma motor performansının ölçülmesi için, enstrümantasyon tabanlı bir protokol mevcut.

Amyotrophic Lateral Sclerosis bulber Disfonksiyon Kapsamlı Değerlendirmesi (ALS) için Protokol

Amiyotrofik lateral skleroz (ALS) için bir fare modelinde klinik ve davranışsal incelenmiştir. Beraberindeki immünohistolojik analizi için bir önkoşul olarak omurilik hazırlanmasında detaylı bir şekilde anlatılır.

Amyotrofik Lateral Skleroz için Fare Modeli (ALS) Klinik Test ve Omurilik Kaldırma

Iç el kaslannda aynştınlmış atrofisi, bölünmüş el olarak adlandırılan, amyotrofik lateral skleroz (ALS), belirli bir özellik olarak görülmektedir. Sonuç olarak, bir roman Neurodiagnostic testi, mimik bozukluğu ALS ayırt bölünmüş elin klinik fenomen, ölçmek için geliştirilen, bölünmüş el endeksi olarak adlandırılır.

Amyotrofik Lateral Skleroz Tanısında Disosiye ıntrinsic El kas Atrofi Utility

Keşfedin trigonometrik regresyon kullanarak multipl skleroz relaps zamanlamasını modelleme yöntemini. Bu hesaplamalı analiz, mevsimsel ve enlem etkilerini izole ederek MS epidemiyolojisinde periyodik olguları araştırır.

Multipl Skleroz Relaps Verilerle kanıtlanmış Mevsimsel Değişim Trigonometrik Modelleme Bir Yöntem

Daha fazla video keşfet