Analysis of Longitudinal Multivariate Outcome Data From Couples Cohort Studies: Application to HPV Transmission Dynamics
伴侣队列研究的纵向多变量结局分析：HPV传播动态应用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：摘要明确描述伴侣成员的多结局重复测量，并处理个体内时间相关性，直接对应纵向面板数据分析。
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…
伴侣队列研究的纵向多变量结局分析：HPV传播动态应用
- 研究问题
- 伴侣双方的多类二元结局被反复测量时，如何同时刻画类型间、伴侣内和时间相关性，并分析传播与持续风险？
- 方法与思路
- 作者结合Markov转移模型与成对复合似然，分析伴侣纵向多变量数据，并应用于乌干达男性包皮环切试验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该方法可比较传播方向和类型特异风险、识别相关风险因素及刻画伴侣内关联，并用于评估环切和性别作用。
- 阅读关注点
- 应核对转移状态与时间间隔的定义、成对似然的构造、标准误处理，以及多伴侣关系如何进入模型。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的索引摘要；未给出环切效应的方向或数值，也未列明模型假设及推断条件，不能推断刊本变化。
原文摘要
We consider a specific situation of correlated data where multiple outcomes are repeatedly measured on each member of a couple. Such multivariate longitudinal data from couples may exhibit multi-faceted correlations which can be further complicated if there are polygamous partnerships. An example is data from cohort studies on human papillomavirus (HPV) transmission dynamics in heterosexual couples. HPV is a common sexually transmitted disease with 14 known oncogenic types causing anogenital cancers. The binary outcomes on the multiple types measured in couples over time may introduce inter-type, intra-couple, and temporal correlations. Simple analysis using generalized estimating equations or random effects models lacks interpretability and cannot fully utilize the available information. We developed a hybrid modeling strategy using Markov transition models together with pairwise composite likelihood for analyzing such data. The method can be used to identify risk factors associated with HPV transmission and persistence, estimate difference in risks between male-to-female and female-to-male HPV transmission, compare type-specific transmission risks within couples, and characterize the inter-type and intra-couple associations. Applying the method to HPV couple data collected in a Ugandan male circumcision (MC) trial, we assessed the effect of MC and the role of gender on risks of HPV transmission and persistence.