纵向数据中评估暴露总效应的序列条件平均模型

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摘要摘要在前瞻性队列研究中，经常需要对研究对象进行多次随访，其产生的多个观测值之间相互关联，常导致时依性混杂，这种情况下的数据一般不满足传统的多因素回归分析的应用条件。序列条件平均模型（SCMM）是一种可以处理时依性混杂的新方法。本文主要对SCMM的基本原理、步骤及特点进行概括。

DOI pd5pl8xlj7/4746871

作者王小磊田梦圆张娜高红谭红专

机构地区中南大学湘雅公共卫生学院流行病与卫生统计学系，长沙　410078 ,中南大学湘雅公共卫生学院流行病与卫生统计学系，长沙　410078；湖南省人民医院/湖南师范大学附属第一医院，长沙　410016

出处《中华流行病学杂志》 2020年01期

关键词序列条件平均模型时依性协变量倾向评分广义估计方程

分类 [医药卫生][]

出版日期 2020年08月10日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）