Multipl Skleroz Relaps Verilerle kanıtlanmış Mevsimsel Değişim Trigonometrik Modelleme Bir Yöntem

Özet

Combining plot analysis with trigonometric regression is a robust method for exploring complex, cyclical phenomena such as relapse onset timing in multiple sclerosis (MS). This method enabled unbiased characterisation of seasonal trends in relapse onset permitting novel inferences around the influence of seasonal variation, ultraviolet radiation (UVR) and latitude.

Özet

This report describes a novel Stata-based application of trigonometric regression modelling to 55 years of multiple sclerosis relapse data from 46 clinical centers across 20 countries located in both hemispheres. Central to the success of this method was the strategic use of plot analysis to guide and corroborate the statistical regression modelling. Initial plot analysis was necessary for establishing realistic hypotheses regarding the presence and structural form of seasonal and latitudinal influences on relapse probability and then testing the performance of the resultant models. Trigonometric regression was then necessary to quantify these relationships, adjust for important confounders and provide a measure of certainty as to how plausible these associations were. Synchronization of graphing techniques with regression modelling permitted a systematic refinement of models until best-fit convergence was achieved, enabling novel inferences to be made regarding the independent influence of both season and latitude in predicting relapse onset timing in MS. These methods have the potential for application across other complex disease and epidemiological phenomena suspected or known to vary systematically with season and/or geographic location.

Giriş

Multipl skleroz en yaygın biçimi (MS) Multipl Skleroz (RRMS) 'lu olduğunu. RRMS kısmi veya tam iyileşme, ardından nörolojik fonksiyon epizodik bozulmalara, ile karakterize edilir. Küresel olarak, MS insidans ve prevalansının RRMS'de özel olarak meydana gelen nüks olaylarının sıklığı da enlem ile değişir olsun. Her iki yarımkürede de ekvatordan uzak mesafe arttıkça ^1-3 artırmak ve bu tür herhangi bir altta yatan mevsimsel değişim olup olmadığını Dernek, belirsizliğini koruyor. Nüks zamanlama mevsimsellik keşfetmek tarih çalışmalarına yalnız coğrafi konumlara nüks zamanlama mevsimsel trendler ve keşfetmek için böylece yapamaz geniş enlem etkiler ile ilgili herhangi bir sınırlama çıkarımlar, tek bir klinik merkezlerine sınırlı kalmıştır. ^4-14 Bu çalışmalar daha küçük örnek tarafından sınırlı kalmıştır boyutları ve seyrek nüks verileri. Eur klinik merkezlerinden on çalışmaların 2000 meta-analizope, her çalışma sezonu-of-başlangıçlı nükslerin raporlama otuz olgunun en az dahil ABD ve Kanada, bahar zirve nükslerin ve kış yalak ^4, nüks başlangıçlı zamanlaması net bir mevsimsel eğilim tarif . Başlangıcı benzer döngüsel yıllık eğilimler Japonya ¹⁵ ve İspanya'da ¹⁶ hem de küçük, çalışmalar olsa müteakip gözlenmiştir. Ancak, benzer bir Amerika Birleşik Devletleri çalışması bu desen ¹⁷ doğrulayacak başarısız oldu. Bugüne kadar, bu çalışmalar ve gözlemler kuzey yarıkürede sınırlı kalmıştır. MSBase çalışma grubu geçtiğimiz günlerde zirve nüks olasılığı ve mevsimsel ultraviyole radyasyonun (UVR) yalak ¹⁸ arasındaki ilişkiye dair enlem etkilere ek olarak nüks başlangıçlı zamanlaması mevsimsel eğilimleri keşfetmek için hem kuzey ve güney yarımküredeki genelinde MS atağının büyük bir küresel veri kümesi analiz . Bu yöntemlerden Central trigonometrik regresyon uygulaması oldugörselleştirmek ve nüks başlangıçlı ve UVR dağılımları zamanlaması eğilimleri değerlendirmek.

Bu çalışmanın genel amacı MS nüks başlangıçlı zamanlaması zamansal değişimi kuzey ve güney yarımküredeki hem de sezonu ile tahmin edilebileceği değişiyordu hipotezi test etmek ve bu mevsimsellik enlem etkilenmiştir. Bu soruları araştırmak için trigonometrik modelleme kullanımı için gerekçe gibi yaygın tepe ve çukur yıllık döngüsü olarak bilinen veya ayrık öngörülebilir ve tutarlı şekiller veya desenler, tarif etmek şüphelenilen iki veya üç boyutlu olguları tanımlamak için esnekliğini oldu Ben, aksine ^21,23,24. konvansiyonel zaman serisi bir dezavantajı, Fourier analizi de dahil olmak üzere, analiz ^19-22 o zaman serileri genellikle Stokastik süreçler ile karakterize edilen varsayım olduğunu. biyolojik veya epidemiyolojik fenomen sahip mevsimsellik gözlenen içeren trigonometrik fonksiyonlarBir regresyon tipi modeli nto diğer bağıntılarını keşfetmek veya mevsimsellik karıştırıcı faktörler ayarlamak için regresyon modeli yapısını istismar ederken periyodik verilere düzenli ve sistematik yapılar hem kolaylaştıran keşif avantaja sahiptir.

Trigonometrik regresyon önce çeşitli bulaşıcı hastalık salgını tespiti, konjenital malformasyonlar ve zamanlama mevsimsel ögelerinden kadar erken plasenta dekolmanı ile otonom sinir sistemi fonksiyon bozukluğu her şeyi sirkadiyen ritim rolü gibi konularda geçicilik keşfetmek için tıbbi epidemiyolojik literatürde yaygın olarak kullanılmaktadır kaza ve acil sunumlar. ^25-32 tür modelleme, tipik geleneksel zaman serisi analizleri daha büyük örneklem büyüklüğü gerektirir ve bu gibi MS nüks başlangıçlı küresel veri kümesi uygulanmış olan ilk kez. Burada anlatıldığı gibi trigonometrik regresyon herhangi ph keşfetmek araştırmacılar için uygun bir araçtırsistematik olarak zamanla bilinen veya bisiklet şüphesi enomena. Sadece böyle bir modelleme yardım niteler ve daha fazla potansiyel sürücüleri ve bu eğilimlerin bağıntılarını keşfetmek için kullanıcı izin verir, bu desenleri oluşturulabiliyor.

1) gözlemlenen veriler desteklemek için yeterli kanıt olmadığı: görselleştirmek ve ne kadar yakından bir hipotez trigonometrik bir model formu veri belirlenmesinde kritik bir adım teşkil uyuyor değerlendirmek için MS nüks Burada sunulan başlangıç, dağılım kullanımı ve kalıntı araziler özel bir örnek ile ilgili mevsimsellik veya nüks başlangıçlı zamanlaması diğer zamansal eğilimleri hipotez; ve 2) Belirli bir trigonometrik modeli tanımlayan sinüs ve kosinüs fonksiyonlarının sıklığı ve düzenlenmesi sonraki çıkarım ve tahmini için bu modelin kullanımına izin yeterli olup olmadığı. Regresyon modelleme aynı zamanda hasta düzeyinde herhangi gözlenen mevsimsel ya da enlem etkisi önemli etkenler kontrolüne izin verirnüks için eğilimleri, kendileri hastalık modifiye ilaç (DMD) tedavi öncesi nüks maruz kalma süresi gibi zaman içinde değişen vardır özellikle faktörler. Bağımsız coğrafi ve zamansal yordayıcılarını ve MS nüks başlangıçlı zamanlaması korelatları Yalıtımlı sırayla önlemek veya hastalık alevlenmesine geciktirmek amacıyla gelecekteki tedavi müdahalelerin gelişimini bilgilendirebilir nüks olaylarının mekanizmalarına biyolojik soruşturma yönlendirmek için bir potansiyele sahiptir.

MSBase Kayıt

Bu analize nüks verileri katkıda MS hastaları uluslararası MSBase kayıt kaynaklı bulundu. 2004 yılında kurulan, kayıt uzunlamasına demografik, hastalık aktivitesi, klinik muayene ve inceleme özellikleri ve internet tabanlı, hekim-sahip olduğu ve işlettiği sistemi kullanarak MS kliniğine başvuran hastaların rıza gelen ölçümleri harmanlar. ³³ üye merkezleri ortak protoc izleyingerekli minimum veri kümesini tanımlayan ol gibi nüks olayları gibi sonuç verileri tutarlı ve ileriye dönük derlenmiş sağlamak için kararlaştırılan düzenli aralıklarla yüklenecek. Nüks başlangıç ​​tarihini zorunlu asgari veri kümesi değişken olarak yer almaktadır. Buna ek olarak, bu nüks olaylarla ilişkili ilgili klinik veriler yaygın kortikosteroid tedavisi ve etkilenen fonksiyonel sistemi dahil olmak üzere toplanır. Daha yaygın IMED veri giriş sisteminin kullanılması veri toplama ve raporlama merkezleri arasında birleşik bir yaklaşım sağlar. Bu proje, her katkıda merkezde İnsan Araştırmaları Etik Kurulu onayı veya muafiyet tutar. Tüm hastaların yerel yasalara göre Aydınlatılmış onam analizi zorunludur dahil.

Dahil edilme kriterleri

32762 nüks etkinliklerine katkıda 9811 hasta analize dahil edilmiştir. Klinik MS razı 20 kayıtlı hastaların en az merkezleri, uploaded ve ¹ Aralık 2013 (veri derleme tarihi) itibariyle kayıt defterinde izlenen analize dahil edilmesi için uygun bulunmuştur. Tüm nüks olaylar prospektif gözlendi analize dahil sağlamak için, sadece sergilenir analize dahil edildi (Kurtzke Genişletilmiş Özürlülük Durum Puanı (EDSS) kullanarak) ilk kaydedilen hasta sakatlık değerlendirilmesine müteakip tarihli nüksetme. Analize nüks verileri katkıda bulunan tüm hastalar MS için resmi tanı kriterlerini karşıladı. ^34,35

Sonuç ölçütleri

Bu çalışma iki temel çıktılarını kabul: 1) coğrafi konum, küresel yarımkürede ve / veya düzeyinde nüks başlangıçlı olasılığının zamansal değişimi olup olmadığı; ve 2) ay içinde enlem ve gecikme arasında bir ilişki mevsimlik UVR çukur zamanlaması ve sonraki zirve nüks olasılığı tarihi arasındaki, olup olmadığı. MSBase Çalışma grubu hypothemutlak D vitamini düzeyleri daha uzakta ekvator ve yere özgü mevsimlik nüfus düzeyi D vitamini yediği kabı pisleten gelen büyük olasılıkla böyle uzak yerlerde kış gündönümü takip erken ulaşılır bölgelerinde düşük olduğunu boyutta artmış MS düşük D vitamini düzeyleri sonra etkisi nüks olasılığı benzer şekilde zamansal ve enlem desenleri anlatırsınız.

Nüks tanımı ve tarih

Bir nüks yeni semptomlar veya eşzamanlı hastalık ya da ateş yokluğunda, en az 24 saat boyunca devam eden mevcut belirtilerin alevlenmesi oluşması olarak tanımlanan ve bir önceki saldırıdan sonra en az 30 gün meydana gelen oldu. Bu tanım, daha önce bir MSBase nüks fenotip analizi uygulanmıştır. ³⁶ nüks olaylar son tarihine kadar ilk EDSS değerlendirme tarihini kapsayan dönem olarak tanımlandı görülebiliyor hangi genelinde her hasta için uygun izlem süresiEDSS değerlendirme veri özü ve derleme verilerine önce kayıt defterine kaydedilir. Nüks başlangıçlı tam gün belirli bir ay için belirlenecek kullanılamaz veya açamadı durumlarda, klinikler 1 ^st veya varsayılan tarih olarak ^ayın 15 inci gününü ya kullanılmaktadır. Bu raporda analiz 32762 nükslerin, 7913 (% 24.2) ve 4594 (% 14,0), sırasıyla ayın ^1. ve ^15. günde kaydedildi oranları değişmektedir ayın başka gün kaydedilmiş önemli ölçüde daha yüksek % 0.8 den% 5.6 ile. Bunu düzeltmek için, kayıtlı relaps ya ^ayın 15 inci günü ^1. hem bu varsayılan tarihlerini 15 gün arayla iki tarafında içinde bir gün randomize edilmiştir. Varsayılan tarih randomizasyon altında zirve nüks tarihinden modellenen tahmini bir mod önemli ölçüde farklı olmadığını göstermiştir analizleri olan bu yaklaşımın iç geçerlilik duyarlılığı ile teyit edildiEl kullanarak ya orijinal tamamen tarih ve hariç varsayılan tarihleri ​​bildirdi.

Protokol

NOT: verilen kod dosyasında aynı sayıda Stata kod bölümüne tekabül açıklanan her adım. Stata komut adları aşağıdaki protokol italik harflerle oylandı.

1. hazırlayın ve Gözlenen Relaps başlangıçlı Veri Plot

1. "Yeni Do-Dosya Editörü" düğmesine tıklayarak bir yapmak dosyayı açın ve üç coğrafi düzeylerinin her biri için oniki takvim ayı her tarihlenen nüks başlangıç ​​ve bitiş noktalarının sayısını hesaplamak için üretmek komutunu kullanın modellenmiş gereken: konumu, yarımküre ve küresel. Do-dosyasındaki "(do) Execute" do-dosya eylem düğmesini tıklayarak eylem komut.
2. Konumu agrega nüks verileri için bir Shapiro-Wilk veya modifiye Jarque-Bera testi kullanılarak normalite nüks sayımı yatan dağılımını sınamak veya sırasıyla hasta düzey nüks ayrılmış veriler için swilk veya sktest komutunu kullanın. Kodu seçin ve tıklayın "(do) Yürütme".
   NOT: önemli eğrilik varlığında, doğal bir günlük dönüşümü uygulamak ve daha sonra Shapiro-Wilk veya uygun şekilde modifiye Jarque-Bera testi reapplying ile yaklaşık normalite log-dönüştürülmüş nüks sayısı değişken sınamak ^38,39.
3. Aynı yatay eksen boyunca sezonu ile hem kuzey hem de güney yarımküre nükslerin komplo izin +6 tarafından ofset güney yarımküre takvim ayı için yeni bir değişken "north_month" oluşturmak için oluşturmak komutunu kullanın. Kodu seçin ve tıklayın "(do) Yürütme".
   1. Grafik iki yönlü dağılım komutunu kullanarak her yarımkürede için x ekseninde y ekseni ve takvim ay nüks sıklıkta gözlenen aylık nüks başlangıç ​​ve bitiş noktalarının bir saçılım. Her konum için tekrarlayın. Ekranda otomatik olarak açılır grafik görüntüleyici her arsa görüntüleyerek takvim yılı boyunca nüks başlangıçlı tepe ve çukur desen gözlemleyin.
4. Radar komutunu kullanınBir saat şekilde sipariş tek bir ay yakalayan her radar ekseni ile takvim ayına göre nüks frekans dağılımının radar izlerinin çizin. Kodu seçin ve tıklayın "(do) Yürütme".
   1. Tüm siteler için tekrarlayın. Ekranda otomatik olarak açılır grafik görüntüleyici her arsa görüntüleyerek takvim yılı boyunca nüks başlangıçlı tepe ve çukur desen gözlemleyin.
5. Gözlenen nüksetme verileri arasında mevsimsellik bir Edward'ın testi uygulamak için seast komutunu çalıştırın. Tüm coğrafi seviyeleri için ^40-42 tekrarlayın.

2. Model Yapı ve Seçim

1. Regresyon kullanılmak üzere yıllık döngü sinüs ve kosinüs trigonometrik fonksiyonlar belirtmek için üretmek komutunu kullanın. Kodu seçin ve tıklayın "(do) Yürütme".
2. Nüksetme bağımlı sonuç değişkeni olarak saymak ve hesaplanan sinüs ve kosinüs şartları ile baz modeli şeklinde belirttiğiniz gerileme komutunu kullanınBirincil açıklayıcı değişkenler olarak adım 2.1.
   1. Ek ayar ortak değişken olarak taban modeline yere özgü morötesi ışınları ³⁷ ekleyin ve her konuma göre katkıda hasta sayısında modeli kilo analitik ağırlık aweight seçeneğini kullanın. Kodu seçin ve tıklayın "(do) Yürütme".
      NOT: tayini ^(R2) ve otomatik olarak ekrana açılır sonuç penceresinde artık hata modeli katsayısı kaydedin. Ultraviyole radyasyon: tüm bireysel konumları analize dahil 1979 den dahil 2004 her ay için günlük ortalama eritem ağırlıklı ortam UVR Ulusal Havacılık ve Uzay Dairesi Dünya Probe Toplam Ozon Haritalama Spektrometresi kaynaklı oldu ^37.
3. Tahmin komutunu kullanarak modeli tahmin aylık log (relaps) saklayın. Gener kullanarak log (relaps) terimini exponentiating tamsayı nüks sayıları geri günlük nüks dönüştürmekomutu yedik. Kodu seçin ve tıklayın "(do) Yürütme". Tüm siteler için tekrarlayın.
4. Iki yönlü dağılım komutunu kullanarak gözlenen aylık nüks veriler üzerinde 2.3 den exponentiated tahmin aylık nüks tahminleri Yerleşimi. Kodu seçin ve tıklayın "(do) Yürütme".
   1. Tüm siteler için tekrarlayın. Grafik görüntüleyici her arsa görüntüleyin.
5. Ek harmonik sinüs / kosinüs çifti ekleyerek 2.2 belirtilen modeli genişletmek için gerileme komutunu kullanın. Kodu seçin ve tıklayın "(do) Yürütme".
   NOT: artık hata ve kararlılık katsayısı kaydedin. Kaydet ve 2.3 uyarınca modeli tahminleri dönüşümü ve arsa modeli 2.4 göre gözlenen veriler üzerinde tahmin ediyor. Tüm siteler için tekrarlayın.
6. Ayrıca iki ek harmonik sinüs / kosinüs çiftleri ekleyerek 2.2 belirtilen modeli genişletmek için gerileme komutunu kullanın. Kodu seçin ve tıklayın "(do) Yürütme".
   NOT: artıklardan ve katsayısı kaydedinbelirlenmesi. Bir olabilirlik oran testi kullanılarak baz modeli ile doğrudan bu modeli karşılaştırın. Akaike ve Bayesian Bilgi Kriterleri oluşturmak için estat ic sonrası tahmin komutunu kullanın. Kaydet ve 2.3 uyarınca modeli tahminleri dönüşümü ve arsa modeli 2.4 göre gözlenen veriler üzerinde tahmin ediyor. Tüm coğrafi düzeyleri için tekrarlayın.

3. Tahmin Tepe Relaps Olasılık

1. 2.6 adımda 2.1 belirlenen en iyi uyan modeli kullanılarak, faz-kaymasının nokta tahmini ve% 95 güven aralığı hesaplamak için tahmin edicileri fonksiyonu (nlcom) doğrusal olmayan kombinasyonunu kullanın. Kodu seçin ve tıklayın "(do) Yürütme".
   1. Pik nüks frekansı (T _max) ve yalak nüks frekansı (T _dk), takvim tarihleri ​​temsil eden numaralara bu nokta tahminleri ve ilgili güven aralıkları dönüştürme burada 1 = 1 ^st Ocak 365 = 31 ^st Aralık ve T _{max =} Faz-shift + (365/4) veT _{min =} Faz-shift + ((365/4) * 3). Tüm coğrafi düzeyleri için tekrarlayın. Excel look-up dosyası yoluyla takvim tarihe Maç T _max ve T _min.
2. Site başına her 100 hasta için standardize her yer için tepeden-yalak farkı _(T max eksi T _dakika) hesaplamak için üretmek komutunu kullanın. Enlem aralığı tarafından standartlaştırılmış peak-yalak farkını karşılaştırmak için Wilcoxon rank-sum testi kullanın. Kodu seçin ve tıklayın "(do) Yürütme".

4. Modelleme Ultraviyole Radyasyon Veri

1. Run kullanım komutunu UVR verilerini yüklemek için. Egen komutunu kullanarak her konum için medyan aylık morötesi ışınları hesaplayın. Kodu seçin ve tıklayın "(do) Yürütme".
2. Iki yönlü dağılım fonksiyonunu kullanarak her konum için bir takvim ayı (x-ekseni) aylık UVR (y-ekseni) bir scatterplot grafik. Ekranda otomatik olarak açılır grafik görüntüleyici her arsa görüntüleyin.
3. RepUVR'nin verileri için adım 1.2 yemek ve aylık UVR bağımlı sonuç değişkenleri ve adım 2.1 'de belirtilen sinüs ve kosinüs trigonometrik fonksiyonlar olarak belirtilen yere düzeyinde yıllık UVR eğilimin bir baz modeli belirlemek için gerileme komutunu kullanın modele dahil edilmiştir açıklayıcı değişkenler olarak.
4. Yineleyin sadece yere özgü modellere UVR modeli ve sınırlı için 2.6 ile 2.4 arasındaki adımları. Bu gözlemlenen verilere öngörülen tahminler bindirmek için iki yönlü dağılım komutu yeniden çalıştırmadan ve genişletilmiş harmonik modeli alternatifleri çalıştırmak için gerileme komutunu kullanarak içerir.
5. 4.4 adımda 4.2 tanımlanan yere özgü aylık UVR'nin en iyi uyan modeli kullanılarak tekrar adım 3.1 belirtilen çift açılı formülleri uygulayarak UVR'ye için faz kayması noktası tahmini ve ilgili% 95 güven aralığı hesaplamak için komutu oluşturmak kullanın . Th kullanarak her yer için T _min (yalak UVR'nin tarihi) hesaplayıne formülü adım 3.1 tarif. Kodu seçin ve tıklayın "(do) Yürütme".

5. Modelleme UVR oluk için nüks-tepe Gecikme

1. Adım 4.5 ve birleştirme komutunu kullanarak her konum için adım 3.1 nüks zirve tarihleri ​​mevsimlik UVR çukur model tahmini tarihleri ​​ekleyin. UVR yalak tarih ve sonraki nüks zirve tarihi arasındaki aylarda geçen zamanı hesaplamak için üretmek komutunu kullanın. Kodu seçin ve tıklayın "(do) Yürütme".
2. Bir Shapiro-Wilk testi seç kodu kullanarak normallikten önemli kalkışlar için UVR-tekne-to-relapssız tepe gecikme değişkeni test etmek sktest komutunu kullanın ve tıklayın "(do) Yürütme".
3. Birleştirme komutunu kullanarak veri kümesi konumu düzeyinde enlem verileri ekleyin. Abs (x) fonksiyonunu kullanarak mutlak enlem göreli enlem dönüştürün. Kodu seçin ve tıklayın "(do) Yürütme".
4. Regress komutunu kullanarak, doğrusallık o testilineer ve kuadratik regresyon hem çalışan ve artıklar karşılaştırarak lag ve mutlak enlem arasındaki f ilişki. Kodu seçin ve tıklayın "(do) Yürütme".
5. Gerileme kullanarak, doğrusal belirleyicisi değişken olarak 10 derece birimlerinde bağımlı sonuç değişkeni ve mutlak enlem olarak UVR-tekne-to-relapssız zirve gecikmeyle regresyon modeli ortalama belirtin. Ağırlık aweights seçeneği geriler kullanarak her yere göre katkıda hasta sayısının modeli. Kodu seçin ve tıklayın "(do) Yürütme".
6. X-ekseni üzerinde ay UVR oluk to-nüks-lag karşı y-ekseninde mutlak enlem çizmek iki yönlü dağılım komutunu kullanın. Lfit grafik seçeneğini kullanarak en uygun bir çizgi Yerleşimi. Aweight analitik ağırlıklar seçeneğini kullanarak her yer göreceli hasta ağırlıklarını Visualise. Kodu seçin ve tıklayın "(do) Yürütme".

Hasta düzey Relapsının P 6. Duyarlılık Analizleriropensities

1. Aylık nüks sayısı adımında 2.1 belirtilen sinüs ve kosinüs trigonometrik fonksiyonlar tekrar sabit değişken olarak modele dahil edilmiştir bağımlı sonuç değişkeni, burada bir karma etkilere Poisson regresyon belirtmek için mepossion komutunu kullanın, bazal EDSS, MS başlangıç ​​yaşı ve MS spesifik hastalık modifiye tedavi öncesinde maruz potansiyel zorlukları ve eşsiz hasta tanımlayıcı rastgele etki olarak belirtilen olarak yer almaktadır. Kodu seçin ve tıklayın "(do) Yürütme".
2. Yineleyin iyi uyan Poisson modeli belirlemek için 2.6 ile 2.4 arasındaki adımları. Bu gözlemlenen verilere öngörülen tahminler bindirmek için iki yönlü dağılım komutu yeniden çalıştırmadan ve genişletilmiş harmonik modeli alternatifleri çalıştırmak için gerileme komutunu kullanarak içerir.
3. Faz kayması için nokta tahmini ve% 95 güven aralığı hesaplamak için tahmin edicileri fonksiyonu (nlcom) doğrusal olmayan kombinasyonunu kullanın ve tarihini hesaplamakzirve nüks sıklığı. Primer analiz sonuçları karşılaştırın.
4. Adım 6.3 türetilmiş zirve nüks tarihine hasta düzeyinde Poisson modeli tahminleri kullanarak, aşama 5.1'de açıklandığı gibi her konum için ay UVR-tekne-to-relapssız zirve gecikme yeniden hesaplamak için üretmek komutunu kullanın. Kodu seçin ve tıklayın "(do) Yürütme".
5. Aşama 5.5 tarif ve primer analiz sonuçları karşılaştırmak olarak lag bir göstergesi olarak mutlak enlem bozulmasina gerileme komutunu kullanın. Kodu seçin ve tıklayın "(do) Yürütme".

Sonuçlar

20 ülkede 46 klinik merkezlerinden kaynaklanan 32.762 nüks olaylara trigonometrik regresyon uygulaması MS nüks başlangıç ​​zamanlaması her iki yarımkürede genelinde mevsim arasındaki süre o döngüsel ve mevsimsel gözlem için savunulabilir istatistiksel argüman sağlanması için temel oldu UVR yalak ve sonraki nüks zirve enlem ile ilişkilidir. Bu Kritik model geliştirme, değerlendirme ve arıtmanın mutlaka iteratif sürecini yönlendirmek için arsa analizi üzerine güven oldu.

Tartışmalar

Burada açıklanan protokol küresel MS nüks başlangıç ​​verilerinin görsel arsa analizi, rehberlik sistematik bir regresyon tabanlı tekniği ayrıntıları. Bu kullanıcı MS nüks başlangıçlı zamanlamasının zamansallığı ilgili ve trigonometrik modellerin kullanımı ile resmen bu teorilerin test kuramları keşfetmek için izin, bir başlangıç ​​noktası olarak her iki yarımkürede genelinde 20 ülkeden nüks verilerinin nispeten basit bir tanımlayıcı analizler sürüyor. Ilk global nüks ...

Malzemeler

Name	Company	Catalog Number	Comments
Stata SE Version 13	StataCorp, College Station, Texas	Version 13	Statistical analysis software used for analysis
Microsoft Excel 2010	Microsoft	2010	Spreadsheet program for calendar date look-up