文献类型：期刊文章

作　　者：周广帅[1,2] 范冰冰[1,2] 王春霞[3] 游顶云[4] 刘言训[1,2] 薛付忠[1,2] 陈伟[5] 张涛[1,2]

Zhou Guangshuai;Fan Bingbing;Wang Chunxia(Department of Biostatistics,School of Public Health,Cheeloo College of Medicine,Shandong University(250012),Jinan)

机构地区：[1]山东大学齐鲁医学院公共卫生学院,250012 [2]山东大学健康医疗大数据研究院 [3]济宁医学院附属医院健康管理中心 [4]昆明医科大学公共卫生学院 [5]美国杜兰大学公共卫生与热带医学院流行病学系

出　　处：《中国卫生统计》

基　　金：国家自然科学基金(81973147,81673271)。

年　　份：2020

卷　　号：37

期　　号：6

起止页码：813-817

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD2019_2020、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：目的介绍交叉滞后路径分析原理及其在变量间因果时序关系研究中的应用。方法交叉滞后路径分析模型基于交叉滞后面板设计,估计的路径系数具有明确的时间顺序关系,满足因果推断中“因在前果在后”的时序性要求。利用健康随访数据构建体重指数(BMI)与血尿酸(UA)的交叉滞后路径分析模型,探索BMI和UA的因果时序关系。结果调整混杂因素后,基线BMI到随访时UA的路径系数(ρ2=0.060,P<0.001)明显大于基线UA到随访时BMI的路径系数(ρ1=-0.009,P=0.056),且两系数间的差异具有统计学意义(ρ2>ρ1,P<0.001)。在时间顺序上BMI增加先于UA升高发生。结论BMI增加可能是高尿酸血症的原因,交叉滞后路径分析模型可以有效的识别变量间的因果时序关系。

关 键 词：交叉滞后路径分析  因果时序关系  体重指数 尿酸

分 类 号：R195.1]