18:00 
Анонсируем публикацию новой статьи в журнале Сердечно-сосудистые инновации и приложения. Сердечно-сосудистые заболевания развиваются в результате постепенного накопления факторов риска и прогрессирующего повреждения сосудов.
Продольные исследования хорошо подходят для определения того, когда и как происходят эти изменения, но они создают ряд аналитических проблем, включая повторные измерения у одних и тех же людей, нерегулярные или редкие графики наблюдения, недостающие данные и нелинейные траектории. Авторы этой статьи провели описательный обзор, ориентированный на приложения, разделив методы на пять основных классов: традиционные или маргинальные модели, модели со смешанным эффектом, совместные модели, траекторные и смешанные модели, а также функциональные подходы или подходы машинного обучения. Для каждого класса мы предоставляем интуитивно понятные описания, типичные сердечно-сосудистые применения и сбалансированное обсуждение предположений, сильных сторон, ограничений и рекомендуемого анализа чувствительности.
Мы уделяем особое внимание практическому руководству по выбору метода, проверке модели и прозрачной отчетности. Подводя итог, можно сказать, что ни один метод не решает всех задач исследования. Аналитическая стратегия должна соответствовать как клиническому вопросу, так и характеристикам данных, с четким определением целей, тщательной оценкой предположений, соответствующей обработкой недостающих данных и проверкой на независимых образцах, когда это возможно. Будущее методологическое развитие должно быть сосредоточено на том, чтобы сделать гибридные модели более доступными, улучшить интеграцию разреженных и плотных источников данных и усовершенствовать стандарты отчетности для продольных сердечно-сосудистых исследований.
