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Modelling life course blood pressure trajectories using Bayesian adaptive splines

机译:使用贝叶斯自适应样条曲线对生命过程中的血压轨迹建模

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摘要

No single study has collected data over individuals’ entire lifespans. To understand changes over the entire life course, it is necessary to combine data from various studies that cover the whole life course. Such combination may be methodologically challenging due to potential differences in study protocols, information available and instruments used to measure the outcome of interest. Motivated by our interest in modelling blood pressure changes over the life course, we propose the use of Bayesian adaptive splines within a hierarchical setting to combine data from several UK-based longitudinal studies where blood pressure measures were taken in different stages of life. Our method allowed us to obtain a realistic estimate of the mean life course trajectory, quantify the variability both within and between studies, and examine overall and study specific effects of relevant risk factors on life course blood pressure changes.
机译:没有一项研究收集过个人整个生命周期的数据。要了解整个生命过程中的变化,有必要合并涵盖整个生命过程的各种研究的数据。由于研究方案,可用信息和用于测量目标结果的仪器的潜在差异,这种组合可能在方法上具有挑战性。出于对建模整个生命过程中的血压变化的兴趣,我们建议在分层设置中使用贝叶斯自适应样条,以结合来自多个基于英国的纵向研究的数据,这些研究在生命的不同阶段进行了血压测量。我们的方法使我们能够获得平均生命过程轨迹的现实估计,量化研究内部和研究之间的变异性,并检查整体和研究相关风险因素对生命过程血压变化的具体影响。

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