休息-活动节律的贝叶斯协变量依赖昼夜节律建模
统计方法学
2025-02-06 v1 应用统计
摘要
我们提出了一种贝叶斯协变量依赖的反逻辑昼夜节律模型，用于分析通过腕戴式可穿戴设备收集的活动数据。所提出的方法将协变量整合到振幅和相位参数的建模中，促进了队列层面的分析，并增强了灵活性和可解释性。为了促进模型稀疏性，我们采用了一个l_1-球投影先验，能够在识别显著预测因子的同时精确控制复杂性。我们在模拟数据上评估了性能，然后将该方法应用于来自癫痫患者的真实体动记录数据。我们的结果证明了该模型在揭示影响休息-活动节律的人口统计学、心理学和医学因素之间的复杂关系方面的有效性，为个性化临床评估和医疗干预提供了见解。
引用
@article{arxiv.2502.03273,
title = {Bayesian Covariate-Dependent Circadian Modeling of Rest-Activity Rhythms},
author = {Beniamino Hadj-Amar and Vaishnav Krishnan and Marina Vannucci},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.03273},
year = {2025}
}