6 개월 간격으로 2500 명에게 혈액 검사 결과를 4 회 4 회 시행했습니다. 결과는 주로 두 가지 면역 반응 측정으로 구성됩니다. 하나는 특정 결핵 항원이있는 경우, 하나는 부재합니다. 현재, 각 검사는 항원 반응과 무 반응의 차이에 따라 양성 또는 음성으로 평가됩니다 (면역 체계가 TB 항원에 반응하면 어느 시점에서 박테리아 자체에 노출되었을 가능성이 있습니다) ). 본질적으로,이 테스트는 노출되지 않은 개인의 nil 및 TB 반응 분포는 기본적으로 동일해야하지만 TB 노출이있는 사람은 다른 분포 (더 높은 값)에서 TB 반응을 이끌어 낼 것이라고 가정합니다. 경고: 반응이 매우 비정규 적이며 값이 자연 바닥과 악기 잘림 천장에서 모두 뭉칩니다.
그러나, 이러한 종 방향 환경에서, 우리는 항원 및 무 반응의 (일반적으로 작은) 변동에 의해 야기되는 "거짓 양성"(잠복 결핵에 대한 실제 금 표준이 없음)을 얻는다는 것이 분명해 보입니다. 일부 상황에서는 피하기 어려울 수 있지만 (한 번만 테스트 할 기회가있을 수 있습니다) 매년 미국에서 사람들이 결핵 검사를받는 많은 상황이 있습니다. 미국에서는 이러한 상황이 의료 종사자에게 일반적입니다. 대피소에 머무는 군인, 노숙자 등. 현존하는 기준이 단면적이기 때문에 이전 테스트 결과를 무시하는 것은 부끄러운 것 같습니다.
나는 내가하고 싶은 것은 종 방향 혼합물 분석으로서 조잡하게 생각 하는 것이라고 생각 합니다. 단면 기준과 마찬가지로 개인의 결핵 및 무 반응이 동일한 분포에서 도출 될 확률을 추정 할 수 있기를 원합니다. 전체 (예를 들어, 특정 개인의 nil 또는 TB 분포에 대한 추정치를 향상시키기 위해 개인 전체 내 변수의 표본 분포를 사용할 수 있습니까?). 예상 감염 확률은 물론 새로운 감염 가능성을 설명하기 위해 시간이 지남에 따라 변경 될 수 있어야합니다.
나는 이것을 이상한 방식으로 생각하려고 노력하면서 완전히 뒤틀 렸지만, 나는이 개념화가 내가 생각해 낼만큼 좋은 것처럼 느낍니다. 이해가되지 않는 경우, 설명을 요청하십시오. 상황에 대한 나의 이해가 틀린 것 같으면 언제든지 말씀해주십시오. 도와 주셔서 정말 감사합니다.
Srikant에 대한 응답 : 연속적인 (비정형 및 절단 된) 두 가지 테스트 결과를 사용하여 잠재 분류 (TB 감염 여부)입니다. 현재 분류는 컷오프 (간단한 형태로 TB-nil> .35-> 양수)를 사용하여 수행됩니다. 테스트 결과가 (nil, TB, 결과)로 표시되면 기본 아키 타입 *은 다음과 같습니다.
가능한 부정 : (0.06, 0.15,-) (0.24, 0.23,-) (0.09, 0.11,-) (0.16, 0.15,-)
가능한 긍정적 : (0.05, 3.75, +) (0.05, 1.56, +) (0.06 , 5.02, +) (0.08, 4.43, +)
Wobbler : (0.05, 0.29,-) (0.09, 0.68, +) (0.08, 0.31,-) (0.07, 0.28,-)
Wobbler에 대한 두 번째 테스트에서 긍정적 인 것은 수차입니다. 그러나 어떻게 모델링하겠습니까? 내 생각의 한 줄은 반복 측정 다중 수준 모델을 사용하여 각 시점에서 TB와 nil의 "진실한 차이"를 추정하는 것이지만, 실제로 알고 싶은 것은 사람의 무 반응과 TB 반응인지 여부입니다. 같은 분포에서 추출되거나 면역 체계가 TB 항원을 인식하고 활성화하면 반응이 증가합니다.
감염 이외의 긍정적 인 테스트를 유발할 수있는 것은 확실하지 않습니다. 나는 그것이 일반적으로 결과 내에서 사람마다 차이가 있다고 생각하지만, 다른 요인의 가능성이 확실히 있습니다. 우리는 각 시점에서 설문지를 가지고 있지만 아직 그에 대해 많이 조사하지는 않았습니다.
* 조립되었지만 예시적인 데이터