論文の概要: Exploratory Hidden Markov Factor Models for Longitudinal Mobile Health Data: Application to Adverse Posttraumatic Neuropsychiatric Sequelae

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.12819v2
• Date: Mon, 5 Jun 2023 00:10:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-07 05:40:56.734723
• Title: Exploratory Hidden Markov Factor Models for Longitudinal Mobile Health Data: Application to Adverse Posttraumatic Neuropsychiatric Sequelae
• Title（参考訳）: 長期移動健康データに対する探索的隠れマルコフ因子モデル : 逆性外傷性神経精神科領域への応用
• Authors: Lin Ge, Xinming An, Donglin Zeng, Samuel McLean, Ronald Kessler, and Rui Song
• Abstract要約: 外傷性神経精神医学の後遺症(APNS)は、外傷性曝露後、退役軍人や数百万人のアメリカ人の間で一般的である。 過去数十年にわたってAPNSで多くの研究が行われてきたが、基礎となる神経生物学的メカニズムの理解は限られている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.0431675579125415
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Adverse posttraumatic neuropsychiatric sequelae (APNS) are common among veterans and millions of Americans after traumatic exposures, resulting in substantial burdens for trauma survivors and society. Despite numerous studies conducted on APNS over the past decades, there has been limited progress in understanding the underlying neurobiological mechanisms due to several unique challenges. One of these challenges is the reliance on subjective self-report measures to assess APNS, which can easily result in measurement errors and biases (e.g., recall bias). To mitigate this issue, in this paper, we investigate the potential of leveraging the objective longitudinal mobile device data to identify homogeneous APNS states and study the dynamic transitions and potential risk factors of APNS after trauma exposure. To handle specific challenges posed by longitudinal mobile device data, we developed exploratory hidden Markov factor models and designed a Stabilized Expectation-Maximization algorithm for parameter estimation. Simulation studies were conducted to evaluate the performance of parameter estimation and model selection. Finally, to demonstrate the practical utility of the method, we applied it to mobile device data collected from the Advancing Understanding of RecOvery afteR traumA (AURORA) study.
• Abstract（参考訳）: 外傷性神経精神医学の後遺症(APNS)は、外傷による曝露後、退役軍人や数百万人のアメリカ人の間で一般的であり、外傷の生存者や社会に大きな負担がかかる。 過去数十年にわたってAPNSで多くの研究が行われてきたが、いくつかの独特な課題により、基礎となる神経生物学的メカニズムの理解は限られている。 これらの課題の1つは、APNSを評価するための主観的な自己申告手段に依存することである。 この問題を軽減するため, トラウマ曝露後のAPNSの動的遷移と潜在的な危険因子について検討し, 対象の縦型モバイルデバイスデータを利用して同種APNS状態を同定する可能性を検討する。 縦型モバイルデバイスデータから生じる特定の課題に対処するため,探索的隠れマルコフ因子モデルを開発し,パラメータ推定のための安定化期待最大化アルゴリズムを設計した。 パラメータ推定とモデル選択の性能を評価するためにシミュレーション研究を行った。 最後に,本手法の実用性を実証するために,RecOvery afteR traumA (AURORA) 研究から収集したモバイルデバイスデータに適用した。

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