基于带自相关误差贝叶斯分布滞后模型的N-of-1试验分析
应用统计
2021-12-30 v1
摘要
N-of-1试验是在单个个体中进行的多周期交叉试验，其主要目标是估计治疗对该个体的效应，而非群体水平的平均响应。如同常规交叉试验，理解N-of-1试验中的治疗延滞效应至关重要，尤其在为缩短试验周期而未在治疗周期之间设置洗脱期时。为在研究中进行大量测量的情形下应对此问题，我们引入了一种新颖的贝叶斯分布滞后模型，该模型利用自回归模型考虑时间相关性，从而便于估计延滞效应。具体而言，我们对滞后系数提出先验方差-协方差结构，以解决由于治疗暴露通常在连续几天内相同所导致的共线性问题。文中指出了所提贝叶斯模型与惩罚回归之间的联系。仿真结果表明，与其他现有方法相比，所提模型在估计延滞效应和即时效应时显著降低了均方根误差，而在估计总效应时表现相当。我们还将所提方法应用于评估光疗法在缓解癌症幸存者抑郁症状中的延滞效应程度。
引用
@article{arxiv.2112.13991,
title = {Analysis of N-of-1 trials using Bayesian distributed lag model with autocorrelated errors},
author = {Ziwei Liao and Min Qian and Ian M. Kronish and Ying Kuen Cheung},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.13991},
year = {2021}
}