复杂数据不要怕，潜剖面教你发JAMA
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编者
今天给诸位分享一篇JAMA子刊文章，研究团队将26个社会风险因素进行潜剖面分析，最终转换成了一个综合的分类变量：社会风险概况，然后将其作为暴露因素开展分析。
简单讲，潜剖面分析就是将多个连续变量简化为一个分类变量的方法，希望下次诸位有这个需求的话，可以想到这种方法。
常有粉丝问我，“郑老师，我想研究的变量由好多个定量变量综合而成，我只能想到加和进行转换，但又觉得不太合适，还有什么其他的转换方法吗？”
当然了，方法有很多，潜在剖面就不错。
说白了，潜在剖面分析就是通过算法将多个连续变量转换成一个分类变量，与我们常见的聚类分析、因子分析相似，但属于不同的体系。唯一需要注意的是，用于潜剖面分析的数据类型必须是可连续观测的定量数据。
接下来让我们先简单看一下这篇文章。
2024年8月29日，顶刊《JAMA》子刊JAMA Network Open（医学一区top，IF=10.5）在线发表了一篇题为：“Social Risk and Clinical Outcomes Among Adults With Type 2 Diabetes”的研究论文，研究团队旨在使用潜剖面分析对26个社会风险因素变量转换为社会风险概况，以探究社会风险及其潜在特征对成人糖尿病患者临床结局的关联。
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该项研究最终纳入615名符合条件的2型糖尿病患者，平均年龄61.3岁，61.6%为男性，近一半的参与者（41.6%）的年收入低于2万美元。
研究团队收集了社会风险、心理风险以及行为风险量表，并纳入了参与者近期的血糖控制（HbA1c）和血压测量值，通过潜剖面分析将26项社会风险因素（定量，包括19项社会风险因素，5项心理风险因素和2项行为风险因素）转换为5种社会风险概况（分类）。
观测指标为2型糖尿病患者的临床结局，包括三个结局指标，血糖、血压和生活质量。
研究团队将社会风险划分为5个潜在剖面，以下是主要结果：
第一组为最低风险组，心理健康相关生活质量显著高于社会风险较高的组（β，1.11; 95%CI，0.67至1.55）。
第二组经济风险低，但社会风险高，作为参考组。
第三组有较高的经济和社会风险，与参考组相比，血压显著升高（β，8.08; 95%CI，2.16 - 14.01）。
第四组的心理和行为风险较高，但社会经济和社会风险较低。与参考组相比，该组的HbA 1c显著更高（β，0.47; 95%CI，0.01至0.92），而心理健康相关的生活质量较低（β，−1.83; 95%CI，−2.41至−1.24）。
第五组为最高风险组，所有领域都处于高风险，结果显示该组具有显著较高的HbA 1c（β，1.07; 95%CI，0.50至1.63），与参考相比，心理健康相关的生活质量较低（β，-2.15; 95%CI，-2.87至-1.42）。
综上所述，研究结果表明成人糖尿病患者的健康状况可以根据社会、心理和行为等风险因素构成的社会风险概况进行判断，同时这些风险因素也可以作为未来干预和治疗计划的目标，以改善患者的健康。
不管是潜类别还是潜剖面分析，本质都是化繁为简，让我们能更好地理解和解释数据的分布和特征。
想要了解如何选择潜类别和潜剖面模型，可以先看一下这篇推文：
本文用于开展潜剖面分析的数据如下表所示，共26个定量变量。一般情况下在建立模型之前，需要先对数据中的缺失值和异常值进行处理。
接着是建立潜剖面模型，使用三步潜在剖面分析来识别数据集中的社会风险亚组，用 AIC 和 BIC 值评估每一个模型，评分越低意味着模型拟合越好。
结果表明，5个剖面的分析是最佳选择。
最后，为了验证所选的5个剖面的分类方案，对血糖控制、血压和生活质量(身体和精神成分)的结果进行了测试。
4个连续变量结局（血糖控制、血压和生活质量—身体和精神成分）均采用线性回归，其中5个类别被视为主要的分类自变量。
今天这篇文章就分享到这里，想要获取用于复现潜剖面文章的R语言代码可查看这篇推文：
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