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识别亚组:第 2 部分:随时间变化的轨迹。

Identifying subgroups: Part 2: Trajectories of change over time.

机构信息

Boston College William F. Connell School of Nursing, USA.

出版信息

Eur J Cardiovasc Nurs. 2020 Jun;19(5):444-450. doi: 10.1177/1474515120911330. Epub 2020 Mar 4.

DOI:10.1177/1474515120911330
PMID:32131616
Abstract

Methods to identify multiple trajectories of change over time are of great interest in nursing and in related health research. Latent growth mixture modeling is a data-centered analytic strategy that allows us to study questions about distinct trajectories of change in key measures or outcomes of interest. In this article, a worked example of latent growth mixture modeling is presented to help expose researchers to the use and appeal of this analytic strategy.

摘要

方法来识别多个轨迹的变化随着时间的推移是非常感兴趣的在护理和相关的健康研究。潜在增长混合建模是一个数据为中心的分析策略,使我们能够研究关于不同轨迹的变化的关键措施或结果感兴趣。在这篇文章中,一个工作示例的潜在增长混合建模被提出帮助研究人员使用和呼吁这种分析策略。

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