多水平Poisson回归模型在交叉设计临床试验中的应用

中国临床药理学与治疗学 ›› 2007, Vol. 12 ›› Issue (11): 1306-1310.

多水平Poisson回归模型在交叉设计临床试验中的应用

陈家慧¹, 富春枫², 赵杨¹, 陈峰¹

¹南京医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系, 南京210029,江苏;
²上海日新医药有限公司, 上海200030

收稿日期:2007-09-04 修回日期:2007-09-14 发布日期:2020-11-04
通讯作者: 陈峰, 男, 教授, 博士生导师, 研究方向:医学现场研究中的统计理论与方法。Tel:025-86862754 E-mail: dr.chenfeng@163.com
作者简介:陈家慧, 女, 硕士研究生, 研究方向:新药临床临验的规范化管理。Tel:025-85391298 E-mail: jh73999@hotmail.com
基金资助:
国家自然科学基金资助项目(39500127); 南京医科大学科技发展基金资助项目(NY04011)

Multilevel Poisson regression models in crossover clinical trails

CHEN Jia-hui¹, FU Chun-feng², ZHAO Yang¹, CHEN Feng¹

¹Department of Epidemiology and Biostatistics,Nanjing Medical University,Nanjing 210009,Jiangsu,China;
²EPS China Co. Ltd. Shanghai 200030,China

Received:2007-09-04 Revised:2007-09-14 Published:2020-11-04

摘要/Abstract

摘要： 目的: 探讨交叉设计多中心临床试验中事件数资料的分析。方法: 采用多水平Poisson 回归模型, 以重复测量作为第一水平, 试验阶段作为第二水平, 受试者作为第三水平, 建立多水平Poisson 回归模型。结果: 多水平Poisson 模型分析交叉设计数据, 不但可以解决层次结构的问题, 使用也较重复测量资料的方差分析更为灵活。结论: 在交叉设计临床试验中, 对于事件数资料, 可以采用多水平Poisson回归模型。

关键词: 交叉设计, 非独立数据, 多水平模型, 多水平Poisson 回归

Abstract: AIM: To find the method of analyzing counting data from multi-center crossover clinical trails. METHODS: Multilevel Poisson regression model was fitted with the repeated-measurements as the first level,stage as the second level and patient as the third level. RESULTS: Multilevel model is not only convenient to handle data with hierarchical structures,but also more flexible than traditional methods such as repeated-measurements ANOVA. CONCLUSION: Multilevel Poisson regression model could be used in the analysis of counting data from crossover clinical designs.

Key words: crossover design, non-independent, multilevel model, multilevel Poisson regression

中图分类号:

R311

陈家慧, 富春枫, 赵杨, 陈峰. 多水平Poisson回归模型在交叉设计临床试验中的应用[J]. 中国临床药理学与治疗学, 2007, 12(11): 1306-1310.

CHEN Jia-hui, FU Chun-feng, ZHAO Yang, CHEN Feng. Multilevel Poisson regression models in crossover clinical trails[J]. Chinese Journal of Clinical Pharmacology and Therapeutics, 2007, 12(11): 1306-1310.

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