Crossed Random Effect Models for Multiple Outcomes in a Study of Teratogenesis
致畸研究中多结局的交叉随机效应模型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：摘要是多结局二元回归与交叉随机效应建模，未研究离散选择行为或明确建立因果识别。
反馈分类问题正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
致畸研究中多结局的交叉随机效应模型
- 研究问题
- 面对每名婴儿记录的多项二元异常，如何同时估计暴露的总体关联、识别可能具有综合征的个体及构成综合征的结局？
- 方法与思路
- 作者提出具有交叉随机效应结构的 logistic 回归模型，联合分析多项二元结局，并应用于胎内抗癫痫药暴露研究。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该模型可同时处理总体暴露效应、综合征个体识别与结局识别三个目标，并给出胎儿发育研究的数据分析应用。
- 阅读关注点
- 核对交叉随机效应对应的层级、结局间依赖及个体分类规则，并检查暴露混杂调整和综合征识别的不确定性处理。
- 阅读边界
- 所据为版本未注明的索引摘要。具体估计和分类结果未提供，也未说明因果识别条件；药物暴露关联不能直接解释为因果作用。
原文摘要
Human teratogens often manifest themselves through a broad spectrum of adverse effects. Although often not serious when considered individually, such outcomes taken together may represent a syndrome that can lead to serious developmental problems. Accordingly, studies that investigate the effect of human teratogens on fetal development typically record the presence or absence of a multitude of abnormalities, resulting in the data of multivariate binary form for each infant. Such studies typically have three objectives: (1) estimate an overall effect of exposure across outcomes, (2) identify subjects having the syndrome, and (3) identify those outcomes that constitute the syndrome so that doctors know what to look for when diagnosing the syndrome in other exposed newborns. This article proposes the use of a logistic regression model with crossed random effect structure to address all three questions simultaneously. We use the proposed models to analyze data from a study investigating the effects of in utero antiepileptic drug exposure on fetal development.