文献类型：期刊文章

作　　者：喻嘉宏[1] 陈小娜[1] 郜艳晖[1] 张岩波[2] 陈柏楠[1] 孔羡怡[1] 杨朔[1] 李丽霞[1]

Yu Jiahong;Chen Xiaona;Gao Yanhui(Health Statistics Department of Public Health School,Guangdong Pharmaceutical University 510310,Guangzhou)

机构地区：[1]广东药科大学公共卫生学院卫生统计学教研室,510310 [2]山西医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室

出　　处：《中国卫生统计》

基　　金：国家自然科学基金(71573059);广东省科技厅社会发展项目(2013B021800269);2015年广东药科大学校级大学生创新创业训练计划项目

年　　份：2018

卷　　号：35

期　　号：4

起止页码：496-499

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD_E2017_2018、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：目的介绍潜变量混合增长模型理论,并将该模型应用于医学研究实践。方法以453名接受治疗的抑郁患者的随访研究为例,采用Mplus7.4软件构建潜变量混合增长模型。结果识别出2个增长趋势不同的亚类"一般抑郁组"和"严重抑郁组",每个亚类人数分别为380人(83.89%)和73人(16.11%),年龄较小患者属于"一般抑郁组"可能性高(t=-0.051,P<0.05)。结论潜变量增长混合模型在纵向数据分析中能够识别不可观测亚群的不同增长轨迹,可以很好的弥补传统的增长模型在探讨群体异质性方面的不足,是纵向数据分析的有力工具。

关 键 词：潜变量增长混合模型  异质性  医学研究  

分 类 号：R195.1]