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研究生:郭榮宗
研究生(外文):Jung-Tsung Kuo
論文名稱:貝氏幾何模型分析連續暴露的風險
論文名稱(外文):Bayesian geometric model for analyzing risks of continuous exposure
指導教授:黃景祥黃景祥引用關係
指導教授(外文):Jing-Shiang Hwang
學位類別:碩士
校院名稱:國立陽明大學
系所名稱:公共衛生研究所
學門:醫藥衛生學門
學類:公共衛生學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2017
畢業學年度:105
語文別:中文
論文頁數:43
中文關鍵詞:長期追蹤資料右設限貝氏幾何分布
外文關鍵詞:Longitudinal dataRight censoringBayesian analysisgeometric distribution
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中文摘要
  研究目標在探討如何利用長期追蹤資料來計算各種不同變項組合對連續暴露風險導致事件發生的影響。若使用邏輯回歸模型則可計算所有變項各自對事件的發生之勝算比(Odds Ratio);而當資料包含大量右設限的情況下,常會使用Cox比例風險模型,在考量右設限的情況下求出所有變項各自對事件的發生之風險比(Hazard Ratio)。然而,若想計算特定的變項組合之下病人發生事件的機率或勝算比並且同時考慮資料中右設限的情況,本研究提出新模型,直接計算各種變項對事件發生,影響的絕對機率,再計算特定的變項組合之下病人發生事件的機率或勝算比。
  本研究建立“貝氏幾何模型",共分為兩個部分。第一個部分,將長期追蹤資料中病人連續暴露於風險的時間長度以及事件的發生假設為幾何分佈;第二個部分,將發生事件的機率和資料中的變項放入邏輯轉換的線性迴歸中,以貝氏方法模擬計算各個變項以及給定特徵組合之下服用不同藥物影響事件發生的勝算比和其分佈。
在實際資料分析中,由於資料量龐大,使用貝氏模擬估計的方法需要大量的時間運算,因此增加了全部資料分析以及抽樣資料分析兩種情況的比較。最終本研究將以“貝氏幾何模型"估計,並以分類的方法尋找是否在某些特定的病人特徵組合之下服用新舊藥NSAIDs藥物的風險比小於或等於0,代表服用新藥發生消化道出血(GIB)事件的表現與服用舊藥差不多或更差。
  將貝氏幾何模型應用於實際資料分析中發現在一些特定的病人特徵組合之下,服用新藥發生事件的絕對機率或勝算並沒有比服用舊藥還低,結果顯示病人為女性且服用H2B、Aspirin兩種藥物會使得新舊藥間的差異最小,而若服用Warfarin或Clopidogre藥物,會導致新藥與舊藥對GIB事件風險的差異更大,其中Warfarin藥物對GIB事件有最強的保護作用。
總結來說,貝氏幾何模型藉由將欲比較藥物與其他病人特徵(共病、其他服用藥物、性別、年齡)以交互作用的概念設定成不同變項,估計各種變項對事件的絕對機率和勝算,以及給定特徵組合之下欲比較藥物的風險比。
Abstract
It is of interest to measure the effect of combinations of different covariates on the risk of subjects who were exposed continuously to a specific risk factor. The logistic regression is commonly used for estimating the odds ratio of the covariates. In case of right censored data, Cox Proportional Hazard regression were often used to estimate the hazard ratio of the covariates. In this study, we propose an alternative approach to estimate the absolute risk and odds ratio of a specific combination of covariates when response variables are right censored.

The proposed Bayesian geometric model consists of two parts. First, we assume the time for a subject continuously exposed to a risk factor to the occurrence of an event follows a geometric distribution. Second, we model logit transformation of the probability of event as a linear combination of the observed covariates. We use Monte Carlo Markov Chain methods to estimate posteriors of the parameters and odds ratios.

When sample size is large, MCMC methods will require huge amount of computing time. Hence, we also explore the possibility of using several smaller samples of the whole data to estimate the posteriors and summarize the obtained results from the small samples. Finally, we apply the proposed model to a real data set and find out under certain combinations of specific patient characteristics, there is no difference in the odds ratios between taking old drug and taking new drug.

Our results show that female patients taking H2B and aspirin had the smallest difference in the risk of GIB between taking nonselective NSAIDs and taking selective NSAIDs. If patients took warfarin or clopidogre, difference in the odds ratios between taking old drug and taking new drug increased, since warfarin have the strongest protective effects.

In conclusion, Bayesian geometric models estimate the absolute risk, odds ratio and specific combination of covariates by setting the main covariate to have interaction with patient’s other characteristics.
目錄
致謝 i
中文摘要 ii
Abstract iv
目錄 v
圖目錄 vi
表目錄 vi
第一章 緒論 1
第一節 研究背景 1
第二節 研究目的 4
第二章 研究方法 5
第一節 模型假設 5
第二節 估計結果比較 10
第三節 估計方法 12
第四節 模擬設定及檢定 16
第三章 實際資料分析 20
第五節 研究資料 20
第六節 資料處理 21
第七節 變數選擇 23
第八節 估計結果 24
第四章 討論與結論 38
參考文獻 41
附錄 42

圖目錄
圖 1 病人連續服用藥物 NONSELECTIVE NSAIDS(簡稱 NS)以及 SELECTIVE NSAIDS(簡稱S)的時間分佈 3
圖 2 GELMAN-RUBIN PLOT 25
圖 3 AUTOCORRELATION PLOT 25
圖 4 給定病人特徵全部資料 LOG(OR)的 MCMC 估計結果 32
圖 5 給定病人特徵抽樣資料 LOG(OR)的 MCMC 估計結果 32
圖 6 全部資料分析中 768 種特徵組合
參考文獻

1. Peterson, K., et al., Drug Class Reviews, in Drug Class Review: Nonsteroidal Antiinflammatory Drugs (NSAIDs): Final Update 4 Report. 2010, Oregon Health & Science University. Portland (OR).
2. Chib, S. and E. Greenberg, Understanding the Metropolis-Hastings Algorithm. The American Statistician, 1995. 49(4): p. 327-335.
3. Gelman, A., et al., Bayesian Data Analysis, Third Edition. 2013: Taylor & Francis.
4. Murphy, K.P. Conjugate Bayesian analysis of the Gaussian distribution. 2007.
5. Hartung, J., G. Knapp, and B.K. Sinha, Introduction, in Statistical Meta-Analysis with Applications. 2008, John Wiley & Sons, Inc. p. 1-12.
6. Brooks, S.P. and A. Gelman, General Methods for Monitoring Convergence of Iterative Simulations. Journal of Computational and Graphical Statistics, 1998. 7(4): p. 434-455.
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