Greining með slembiþáttalíkani á þróun blóðþrýstings og gönguvegalengdar í tveggja ára langtímarannsókn

Abstract

Helsta markmið þessa verkefnis var að nota slembiþáttalíkön til að greina þróun í endurteknum mælingum á blóðþrýstingi og gönguvegalend eldri borgara, 65-94 ára, í tveggja ára fjölþættri heilsueflingu. Línuleg og slembiþáttalíkön með þriðja stigs splæsiföllum voru borin saman. Líkan með splæsiföllum gaf betra mat á bæði þróun blóðþrýstings og gönguvegalend. Árangur heilsueflingarinnar á blóðþrýstingi og gönguvegalengd var mestur að lokinni fyrstu 6 mánaða íhlutun, stóð síðan í stað næstu 12 mánuði en síðan dró aðeins úr árangrinum á síðasta 6 mánaða þjálfunartímabili. Til þess að öðlast rétta mynd af þróun sambanda sem eru ólínuleg er æskilegt að nota splæsiföll. Annað markmið verkefnisins var að skoða hvort hægt væri að spá fyrir um brottfall þátttakenda út frá þeirra grunnmælingum. Niðurstöður benda til þess að ýmis líkamleg geta þátttakenda í upphafi eins og lipurð og snerpa (átta feta hreyfijafnvægi), styrkur (gripstyrkur) og þol eða afkastageta (gönguvegalengd á sex mínútna gönguprófi) einstaklinga geti sagt til um hvort þeir endist í íhlutunarverkefni sem þessu. Tengslin voru hins vegar ekki sterk og mögulega eru aðrir þættir í fari þátttakenda sem skýra brottfallið sem mælinga rannsóknarinnar náðu ekki yfir. Fara þarf varlega þegar sameina á til greiningar hópa þeirra sem ná langt í rannsókn og þeirra sem detta snemma út.

The main purpose of this assignment was to use mixed models to assess the progression of repeated measurements on blood pressure and walking distance for senior citizens, 65-94 years old, in a two-year multimodal training intervention. Mixed models were compared using linear prediction function and cubic splines. Mixed models with cubic splines gave better estimate of the progression of both blood pressure and walking distance than they did linearly. The spline curve showed that the effect of the training intervention was the largest after the first 6 months of intervention, then stabilized the 12 months thereafter but in the last 6 months of intervention the effect was starting to decline. To gain an accurate description of non-linear relationships it may be a good option to use cubic splines. Another purpose of the assignment was to predict dropout in the study from baseline values of the participants. The results indicate that various physical factors like dynamic balance (8-foot up-and-go test), endurance (6-minute walking test) and strength (grip strength) can indicate weather participants will continue in intervention studies like this one. The relationship wasn’t strong, and it is likely that other factors that the study didn’t measure contributed to the dropout. There can be underlying difference between dropouts and finishers that should be considered before analysing them together.