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首页> 美国卫生研究院文献>American Journal of Epidemiology >Invited Commentary: The Tao of Clinical Cohort Analysis—When the Transitions That Can Be Spoken of Are Not the True Transitions
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Invited Commentary: The Tao of Clinical Cohort Analysis—When the Transitions That Can Be Spoken of Are Not the True Transitions

机译：特邀评论：临床队列分析之道—当可以说出的转变不是真正的转变时

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摘要

Patterns in risk-related behaviors identified using clinically deployed surveys may hold value for public health surveillance. However, because such surveys assess subjects only when subjects choose to visit clinics, clinical data are subject to variability in observation patterns that is not present in conventional longitudinal data sets in which research teams contact subjects at regular intervals. In this issue of the Journal, Wilkinson et al. (Am J Epidemiol. 2017;185(8):627–635) describe how they applied a latent transition analysis technique to surveillance data collected during clinic visits. In this commentary I discusses the selection bias that may arise in longitudinal analysis of clinical data due to subject-specific observation patterns, with particular focus on issues that may arise due to classifying successive clinical visits as waves. I suggest that quantitative bias analysis and inverse probability weighting may be useful techniques with which to assess and control bias in future latent transition analyses of clinical data.
机译：使用临床部署的调查确定的与风险相关的行为模式可能对公共健康监测具有价值。但是，由于此类调查仅在受试者选择去诊所时才对受试者进行评估，因此临床数据会受到观察模式的变化的影响，而传统的纵向数据集中不存在这种变化，在传统的纵向数据集中，研究团队会定期与受试者联系。在本期《期刊》中，威尔金森等人。 （Am J Epidemiol。2017; 185（8）：627-635）描述了他们如何将潜伏过渡分析技术应用于临床就诊期间收集的监测数据。在这篇评论中，我讨论了由于受试者特定的观察模式而在临床数据的纵向分析中可能出现的选择偏见，尤其关注由于将连续的临床就诊归类为波动而可能出现的问题。我建议定量偏倚分析和逆概率加权可能是有用的技术，可用来评估和控制未来临床数据的潜在转变分析中的偏倚。

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