Modeling Repeated Measures with Monotonic Ordinal Responses and Misclassification, with Applications to Studying Maturation
含误分类的单调有序重复测量建模及成熟过程应用AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确研究个体纵向重复测量，并联合处理随时间变化的潜在响应与测量误差。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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含误分类的单调有序重复测量建模及成熟过程应用
- 研究问题
- 面对存在诊断误分类的纵向有序测量，如何区分真实单调成熟过程与观测错误，并研究年龄和种族与该过程的关系？
- 方法与思路
- 作者分别建模潜在单调响应和误分类过程，开发纳入协变量及随机缺失数据的最大似然 EM 算法，并分析 NGHS 数据。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出处理单调有序重复响应与诊断误分类的一类模型，提供估计算法，并将其应用于少女性成熟的纵向研究。
- 阅读关注点
- 应核对真实过程与误分类过程能否分别识别、缺失机制的具体假设，以及 EM 算法实现和协变量作用的解释。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；识别条件、误分类结构和随机缺失的精确定义未说明，不能推断年龄或种族的因果效应。
原文摘要
Many longitudinal studies of children are concerned with the modeling of monotonic responses such as growth and sexual maturation. The National Heart, Lung, and Blood Institute Growth and Health Study (NGHS) is a longitudinal study designed to examine the effect of growth and maturation on the development of obesity and related cardiovascular risk factors among black and white adolescent girls. Sexual maturation is measured with an ordinal outcome and is known to be measured with sizable diagnostic error. Of interest is examining the effects of race and age on the sexual maturation process. Here we propose a class of models for analyzing repeated monotonic ordinal responses with diagnostic misclassification in which we separately model the underlying monotonic response and misclassification processes. We develop an EM algorithm for maximum likelihood estimation that incorporates covariates and randomly missing data. We use the method to analyze the NGHS sexual maturation data.