《基於隨訪研究資料的中介模型因果推斷分析方法研究》是劉麗亞為項目負責人，寧波大學為依託單位的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：基於隨訪研究資料的中介模型因果推斷分析方法研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：劉麗亞
- 依託單位：寧波大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
中介分析是一種替代“黑箱理論”和完善“白箱理論”的重要分析方法，該法考慮研究因素之間的聯繫，進一步改善因果推斷結論。隨訪研究作為一種前瞻性研究，同時考慮隨訪對象的結局和“生存時間”。生存分析是現代醫學統計分析的重要研究領域，由於生存數據的複雜機制和結構，現有的基於生存結局的中介分析方法不能滿足實際需求。本課題就基於生存時間數據的中介分析偏倚校正和多中介分析兩方面的問題進行系統研究(推導基於生存結局的中介分析偏倚校正公式，提出套用Bayes思想考慮“借用”外部信息校正測量信息偏倚，考慮將常見結局變數轉化為二分類變數進行中介分析敏感性評估，根據中介變數間相關關係指導多中介分析策略選擇)，並結合計算機模擬和實際資料驗證環節對統計分析方法進行系統評價，並開發相應的計算機軟體，進而推動流行病學中介效應因果推斷的統計理論和方法的發展。
結題摘要
本課題以中介模型的理論與套用研究為背景，研究了以下三個主要內容：①考慮腫瘤臨床試驗數據的複雜特徵，推導出評價腫瘤臨床試驗替代終點有效性的中介效應估計公式，通過統計模擬試驗，深入評價了這兩種中介模型(“Aalen&AFT模型”法和“AFT&AFT模型”法)的統計學性質，結果表明推薦使用“AFT&AFT模型”法。②為評估中介因子在大氣污染物暴露導致不良妊娠結局的潛在調控作用研究積累經驗，探討了寧波市空氣污染物與新生兒出生體重之間的關聯性。發現PM2.5、SO2、CO、O3濃度暴露增加與低出生體重存在關聯。本研究為開展基於中介模型的環境暴露-多組學數據-不良出生結局分析提供了建模經驗。③此外，為積累多組學數據實驗研究和建模經驗，分別開展circRNA相對表達量的改變與原發性高血壓的關聯性研究，首次發現circ_0126991相對表達量高表達是原發性高血壓的保護因素；開展基於DNA甲基化的人工神經網路模型在原發性高血壓診斷中的套用研究，發現相較於傳統的Logistic模型，BP-ANN模型在原發性高血壓的診斷和預測研究中表現更加出眾。
