4S 方法：慢性疾病中多维问卷的纵向分析中的结构、排序、分阶段、选择
统计方法学
2025-07-21 v2
摘要
在临床研究中，常用于报告疾病相关表现的问卷可从医生或患者视角进行收集。其分析有助于在疾病进程中识别相关表现，增进对疾病进展的了解，并指导医生提供恰当的护理。然而，健康研究中问卷的分析并不直观，因其由重复、有序且可能是多维的题目数据组成。求和得分概述会显著降低信息并妨碍解释；题目随临床进展而变化；且如同其他纵向过程一样，观察可能因事件而被截断。本文在四个连续步骤中建立了一综合策略，以充分利用来自多维问卷的重复有序数据。4S 方法依次进行：（1）识别问卷结构为满足三个校准假设（单维性、条件独立、单调递增）的维度；（2）使用联合潜在过程模型描述每个维度的进展，其中包括用于纵向子部分的连续时间项目反应理论模型；（3）通过投影方法将每个维度的进展与疾病阶段对齐；（4）利用 Fisher 信息识别疾病各阶段最具信息性的题目。该方法应用于多系统萎缩 (MSA)，这是一种罕见的神经退行性疾病，对日常活动和运动障碍进行纵向分析。4S 方法为健康研究中反复收集的问卷提供了有效且完整的分析策略。
引用
@article{arxiv.2407.08278,
title = {Structuring, Sequencing, Staging, Selecting: the 4S method for the longitudinal analysis of multidimensional questionnaires in chronic diseases},
author = {Tiphaine Saulnier and Wassilios G. Meissner and Margherita Fabbri and Alexandra Foubert-Samier and Cécile Proust-Lima},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.08278},
year = {2025}
}