Summary

שיטה של ​​טריגונומטריות מידול של וריאציה עונתית הפגין עם טרשת נפוצה Relapse נתונים

Published: December 09, 2015
doi:

Summary

Combining plot analysis with trigonometric regression is a robust method for exploring complex, cyclical phenomena such as relapse onset timing in multiple sclerosis (MS). This method enabled unbiased characterisation of seasonal trends in relapse onset permitting novel inferences around the influence of seasonal variation, ultraviolet radiation (UVR) and latitude.

Abstract

This report describes a novel Stata-based application of trigonometric regression modelling to 55 years of multiple sclerosis relapse data from 46 clinical centers across 20 countries located in both hemispheres. Central to the success of this method was the strategic use of plot analysis to guide and corroborate the statistical regression modelling. Initial plot analysis was necessary for establishing realistic hypotheses regarding the presence and structural form of seasonal and latitudinal influences on relapse probability and then testing the performance of the resultant models. Trigonometric regression was then necessary to quantify these relationships, adjust for important confounders and provide a measure of certainty as to how plausible these associations were. Synchronization of graphing techniques with regression modelling permitted a systematic refinement of models until best-fit convergence was achieved, enabling novel inferences to be made regarding the independent influence of both season and latitude in predicting relapse onset timing in MS. These methods have the potential for application across other complex disease and epidemiological phenomena suspected or known to vary systematically with season and/or geographic location.

Introduction

הצורה הנפוצה ביותר של טרשת נפוצה (MS) היא התקפית טרשת נפוצה (RRMS). RRMS מאופיין בהידרדרות של אפיזודי בתפקוד נוירולוגים, ואחריו התאוששות חלקית או מלאה. בעולם, השכיחות והשכיחות של טרשת נפוצה יגדלו עם הגדלת מרחק מהקו המשווה בשתי ההמיספרות. 1-3 בין אם התדירות של אירועים המתרחשות הישנות במיוחד בRRMS גם להשתנות עם קו רוחב, ואם יש וריאציה עונתית בסיסית בכל כגון עמותה, עדיין לא ברורה. ללימודי תאריך לחקור עונתיות בעיתוי הנסיגה היו מוגבל למרכזים קליניים יחידים, הגבלה כל מסקנות לגבי מגמות עונתיות בעיתוי נסיגה למיקומים גיאוגרפיים בודדים והשפעות רוחב רחבות יותר ובכך הצליחו לחקור. 4-14 מחקרים אלה היו מוגבלים עוד יותר על ידי מדגם קטן גדלים ונתונים הישנות דלילים. 2000 מטה-אנליזה של מחקרים עשרה ממרכזים קליניים בEurאופ, ארצות הברית וקנדה, שבו כל מחקר כלל מינימום של שלושים מקרי דיווח העונה של הופעה של התקפים, תיארו מגמה עונתית ברורה בעיתוי של תחילת הישנות, עם התקפים הגיעו לשיא באביב ובחורף עם שוקת 4 . מגמות שנתיות מחזוריות דומות בתחילה נצפו שבלאחר מכן, אם כי קטנים יותר, מחקרים בשני 15 יפן וספרד 16. עם זאת, מחקר ארצות הברית דומה נכשל לאשש את הדפוס הזה 17. עד כה, מחקרים ותצפיות אלה היו מוגבלים לחצי הכדור הצפוניים. קבוצת מחקר MSBase לאחרונה ניתחה במערך גלובלי גדול של התקפי טרשת נפוצה על פני שני אונות הצפוניות והדרומיות לחקור מגמות עונתיות בעיתוי של תחילת הישנות בנוסף להשפעות רוחב על הקשר בין ההסתברות להישנות שיא וקרינת אולטרה סגולה עונתית שוקת (UVR) 18 . מרכז לשיטות אלה היה היישום של רגרסיה טריגונומטריותלדמיין ולהעריך מגמות בעיתוי של הפצות תחילת וUVR הישנות.

המטרה הכללית של מחקר זה הייתה לבחון את ההשערה כי וריאציה זמנית בעיתוי של תחילת הישנות בMS מגוונת צפויה עם עונה בשני ההמיספרות הצפוניות והדרומיות ועונתיות זו הושפעה קו רוחב. הרציונל לשימוש במודלים טריגונומטריות לחקור שאלות אלה היה הגמישות שלה לאפיון תופעות שתיים או שלושה ממדים שידועים או חשודים לתאר צורות או תבניות בדידות, צפויות ועקביות, כגון המחזור השנתי של נקודתי שיא ושפלים נפוץ פונקציות טריגונומטריות נצפו בעונתיות בעל תופעות ביולוגיות או אפידמיולוגיים. 19-22 חסרון של זמן סדרה קונבנציונלית ניתוחים, כולל ניתוח פורייה, הוא ההנחה שסידרת הזמן לעתים קרובות מאופיינת בתהליכים סטוכסטיים. 21,23,24 לעומת זאת, שילוב אניn כדי מודל סוג רגרסיה יש את היתרון של שני חיפושי הקלה של מבנים קבועים ושיטתיים בנתונים תקופתיים תוך ניצול מבנה מודל רגרסיה לחקור קושרת אחרת או להתאים לערפלנים של עונתיות.

רגרסיה טריגונומטריות כבר בעבר בשימוש נרחב בספרות הרפואית אפידמיולוגיים לחקור זמניות בנושאים כמו זיהוי מגוון זיהומיות פרוץ מחלה, את התפקיד של מקצבי היממה בכל דבר מתפקוד לקוי של מערכת עצבים אוטונומי להיפרדות שליה פגים ועד לקושרת עונתית של מומים מולדים ואת העיתוי מצגות של תאונה וחירום. 25-32 דוגמנות כזה בדרך כלל דורשת גודל מדגם גדול יותר יותר זמן סדרה קונבנציונלית מנתח וככזה זה בפעם הראשונה זה הוחל במערך גלובלי של תחילת הישנות טרשת נפוצה. רגרסיה טריגונומטריות כפי שתואר כאן היא הכלי מתאים לחוקרים לחקור כל phenomena אשר ידוע או חשוד ברכיבה על אופניים באופן שיטתי לאורך זמן. לא רק יכול לאפיין עזרה דוגמנות כזה ולדמיין את הדפוסים הללו, זה עוד יותר מאפשר למשתמש לחקור נהגים וקושרת של מגמות אלה פוטנציאל.

לגבי הדוגמא הספציפית של תחילת MS הישנות שהוצגה כאן, השימוש בפיזור ומגרשים שייר לדמיין ולהעריך באיזו מידת צורת מודל טריגונומטריות השערה מתאימה לנתונים מהווים שלב הקריטי בקביעה: 1) האם הנתונים שנצפו לספק ראיות מספיקות כדי לתמוך ב השערה של עונתיות או מגמות זמניות אחרות בעיתוי של תחילת הישנות; ו 2) האם התדירות וההסדר של פונקציות סינוס וקוסינוס שמגדירים מודל טריגונומטריות מסוים הוא מספיק כדי לאפשר שימוש במודל זה למסקנה וחיזוי שלאחר מכן. המודלים רגרסיה גם מאפשרים שליטה לערפלנים חשובים של כל השפעה עונתית או רוחב נצפית כגון רמה-מטופלנטיות להישנות, במיוחד גורמים אשר בעצמם בזמן שונים כגון משך חשיפה טרום-הישנות לתרופה שינוי המחלה טיפול (DMD). יש מנבאי בידוד גיאוגרפיים וזמן עצמאיים וקושרת של עיתוי תחילת הישנות בMS הפוטנציאל להנחות חקירה ביולוגית למנגנונים של אירועי הישנות אשר בתורו יכול להודיע ​​הפיתוח של התערבויות טיפול העתידיות שמטרתם למנוע או לעכב החרפת מחלה.

MSBase הרישום

חולי טרשת נפוצה תורמים נתונים הישנות לניתוח זה היו שמקורו מן רישום MSBase הבינלאומי. הוקם בשנת 2004, הרישום longitudinally מרכז את פעילות דמוגרפית, מחלה, בדיקה קלינית ומאפייני חקירה ומדדים מהסכמת חולים להשתתף מרפאת טרשת נפוצה באמצעות מערכת מבוססת אינטרנט, ומופעל בבעלות רופא. 33 מרכזי חבר מעקב protoc נפוץol המגדיר את בסיס הנתונים המינימליים הנדרשים ליועל במרווחי זמן קבועים הסכים להבטיח נתונים תוצאה כגון אירועי הישנות מופקים באופן עקבי ולהבא. מועד תחילת הישנות כלול כמשתנה מערך מינימום חובה. בנוסף נתונים קליניים רלוונטיים הקשורים לאירועי הישנות אלה נאספים בדרך כלל כוללים מערכת תפקודית המושפעת טיפול בסטרואידים ו. השימוש במערכת iMed הנפוצה הזנת נתונים נוספת מבטיח גישה אחידה על פני מרכזים לאיסוף נתונים ודיווח. פרויקט זה מחזיק אישור ועדת האתיקה מחקר אדם או פטור בכל מרכז תורם. הסכמה מדעת לפי חוקים מקומיים מכל החולים שנכללה בניתוח הוא חובה.

קריטריונים להכללה

סך של 9811 חולים תורמים 32762 אירועי הישנות נכלל בניתוח. MS הקליני מרכזי עם מינימום של 20 חולים רשומים הסכים, uploaded ומעקב ברישום ל1 בדצמבר, 2013 (מועד איסוף הנתונים) היו זכאי להיכלל בניתוח. כדי להבטיח את כל אירועי ההישנות נכללו בניתוח נצפו מכאן ולהבא, רק להרע יום onsets לאחר הערכת הנכות הראשונה נרשמה מטופל (באמצעות ציון Kurtzke נכות מורחבת סטטוס (EDSS)) נכללו בניתוח. כל החולים תורמים נתונים הישנות לניתוח מרוצים קריטריונים לאבחון פורמליים לטרשת נפוצה. 34,35

מדדי תוצאה

מחקר זה נחשב שתי תוצאות עיקריות: 1) אם יש וריאציה זמנית בהסתברות של תחילת הישנות ברמה של המיקום הגיאוגרפי, בחצי הכדור ו / או בעולם; ו 2) האם יש קשר בין רוחב והפיגור, בחודשים, בין העיתוי של שוקת UVR עונתית ותאריך ההסתברות להישנות שיא שלאחר מכן. ההיפותזה קבוצת MSBase הלימודגודל שרמות הוויטמין D מוחלטות כנמוכות יותר באזורים מרוחקים יותר מnadirs ויטמין D ברמת אוכלוסייה עונתי קו המשווה ומיקום ספציפי סביר הגיעו קודם לכן בעקבות היפוך החורף במקומות דיסטלי כזה, אז ההשפעה של הרמות נמוכה של ויטמין D על MS המוגבר הסתברות להישנות הייתה דומה לתאר דפוסים זמניים ורוחב כזה.

הגדרה ותאריכים הישנות

הישנות הוגדרה כמופע של סימפטומים או החמרה של סימפטומים קיימים מתמידים לפחות 24 שעות, בהעדר מחלה או חום במקביל חדשים, ומתרחשת לפחות 30 ימים לאחר פיגוע קודם. הגדרה זו בעבר יושמה בניתוח פנוטיפ הישנות MSBase. 36 תקופת המעקב לכל מטופל זכאי על פני שאירועי הישנות יכולים להיבחן הוגדרו כתקופת נמשכי מועד הערכת EDSS הראשונה ועד למועד האחרוןהערכת EDSS נרשמה במרשם לפני נתונים של תמצית נתונים והידור. במקרים שבם ביום תחילת הישנות המדויק לא היה זמין או אינו מסוגל ייקבעו לחודש מסוים, מרפאות המשמשות גם -1 או 15 יום ה של החודש כתאריכי ברירת מחדל. של הישנויות 32762 ניתחו בדוח זה, 7913 (24.2%) ו4594 (14.0%) נרשמו ביום ה -1 ו -15 לחודש בהתאמה, גבוה משמעותי מהפרופורציות נרשמו בכל יום אחר בחודש שנע מ0.8% בשיעור של 5.6%. כדי לתקן את זה, התקפים שנרשמו בשני -1 15 יום ה של החודש חולקו באקראי ליום בתוך מרווח של 15 יום משני צדדים של שני תאריכים אלה ברירת המחדל. התוקף הפנימי של גישה זו אושר באמצעות ניתוחי רגישות שהראה שהערכת המודל של תאריך הישנות שיא תחת אקראי תאריך ברירת מחדל לא הייתה שונה באופן משמעותי מmodאל או באמצעות המקורי דיווח תאריכים או תאריכי ברירת מחדל למעט לחלוטין.

Protocol

הערה: כל צעד שתואר, מקבילה סעיף של קוד Stata עם אותו המספר בקובץ הקוד שסופק. פקודת שמות Stata כבר נטויים בפרוטוקול הבא. 1. להכין ומגרש את הישנות Onset נתונים הנצפים …

Representative Results

היישום של רגרסיה טריגונומטריות ל32762 אירועי הישנות שמקורו מן 46 מרכזים רפואיים על-פני 20 מדינות היה הבסיס למתן טיעון סטטיסטי הגנה לתצפית כי העיתוי של תחילת הישנות בטרשת הנפוצה הוא מחזורי ועונתי על פני שני האונות וכי המשך בין עונתי שוקת UVR ושיא ההישנות הבאה בקורלציה עם ק?…

Discussion

הפרוטוקול המתואר במסמך זה מפרט טכניקה שיטתית מבוססת רגרסיה, מודרכת על ידי ניתוח עלילה חזותי, של נתונים תחילת הישנות הגלובליים MS. זה לוקח כנקודת התחלת ניתוח תיאורים פשוט יחסית של נתונים הישנות מ -20 מדינות על פני שני ההמיספרות, המאפשר למשתמש לבחון תאוריות לגבי הזמניות ?…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

The authors would like to thank Ivan Hanigan for his support in extracting and interpreting the ultraviolet radiation satellite data. The work was supported by the NHMRC Career Development Award (Clinical) to HB [ID628856], NHMRC Project Grant [1032484], NHMRC Center for Research Excellence [Grant ID 1001216] and the MSBase Foundation. The MSBase Foundation is a not-for-profit organization that receives support from Merck Serono, Biogen Idec, Novartis Pharma, Bayer-Schering, Sanofi-Aventis and BioCSL. RL is supported by a NHMRC Career Development Award [ID 1004898].

Materials

Stata SE Version 13 StataCorp, College Station, Texas Version 13 Statistical analysis software used for analysis
Microsoft Excel 2010 Microsoft 2010 Spreadsheet program for calendar date look-up

References

  1. Simpson, S., Blizzard, L., Otahal, P., Van der Mei, I., Taylor, B. Latitude is significantly associated with the prevalence of multiple sclerosis: a meta-analysis. J Neurol Neurosurg Psychiatry. 82 (10), 1132-1141 (2011).
  2. Risco, J., et al. Latitudinal prevalence gradient of multiple sclerosis in Latin America. Mult Scler. 17 (9), 1055-1059 (2011).
  3. Hollingworth, S., Walker, K., Page, A., Eadie, M. Pharmacoepidemiology and the Australian regional prevalence of multiple sclerosis. Mult Scler. 19 (13), 1712-1716 (2013).
  4. Jin, Y., de Pedro-Cuesta, J., Soderstrom, M., Stawiarz, L., Link, H. Seasonal patterns in optic neuritis and multiple sclerosis: a meta-analysis. J Neurol Sci. 181 (1), 56-64 (2000).
  5. Bamford, C. R., Sibley, W. A., Thies, C. Seasonal variation of multiple sclerosis exacerbations in Arizona. Neurol. 33 (6), 697-701 (1983).
  6. Bisgard, C. Seasonal variation in disseminated sclerosis (Danish). Ugeskrift for Laeger. 152 (16), 1160-1161 (1990).
  7. Callaghan, T. S. Multiple sclerosis and sinusitis. Lancet. 328 (8499), 160-161 (1986).
  8. Gay, D., Dick, G., Upton, G. Multiple sclerosis associated with sinusitis: a case-controlled study in general practice. Lancet. 327 (8485), 815-819 (1986).
  9. Goodkin, D. E., Hertsgaard, D. Seasonal variation of multiple sclerosis exacerbations in North Dakota. Arch Neurol. 46 (9), 1015-1018 (1989).
  10. Hopkins, C. E., Swank, R. L. Multiple sclerosis and the local weather. Arch Neurol. 74 (2), 203-207 (1955).
  11. O’Reilly, M. A. R., O’Reilly, P. M. R. Temporal influences on relapses of multiple sclerosis. Eur Neurol. 31 (6), 391-395 (1991).
  12. Schapira, K. The seasonal incidence of onset and exacerbations in multiple sclerosis. J Neurol Neurosurg Psychiat. 22 (4), 285 (1959).
  13. Sibley, W. A., Foley, J. M. Seasonal variation in multiple sclerosis and retrobulbar neuritis in Northeastern Ohio. Trans Am Neurol Assoc. 90, 295-297 (1965).
  14. Sosa, E. M., Betancor, L. P., Rosas, C., Navarro, M. C. Multiple sclerosis in the province of Las Palmas (Spanish). Archivos de Neurobiologia. 46 (3), 161-166 (1982).
  15. Ogawa, G., Mochizuki, H., Kanzaki, M., Kaida, K., Motoyoshi, K., Kamakura, K. Seasonal variation of multiple sclerosis exacerbations in Japan. Neurol Sci. 24 (6), 417-419 (2004).
  16. Abella-Corral, J., Prieto, J. M., Dapena-Bolaño, D., Iglesias-Gòmez, S., Noya-Garcìa, M., Lema, M. Seasonal variations in the outbreaks in patients with multiple sclerosis. Rev Neurol. 40 (7), 394-396 (2004).
  17. Koziol, J. A., Feng, A. C. Sesonal variations in exacerbations and MRI parameters in relapsing-remitting multiple sclerosis. Neuroepidemiology. 23 (5), 217-223 (2004).
  18. Spelman, T., et al. Seasonal variation of relapse rate in multiple sclerosis is latitude dependent. Ann Neurol. 76 (6), 880-890 (2014).
  19. Gallier, J. H. . Curves and surfaces in geometric modeling: theory and algorithms. , (2000).
  20. Agoston, K. Computer Graphics and Geometric Modelling: Implementation & Algorithms. Springer Science & Business Media. , (2005).
  21. Cox, N. J. Speaking Stata: in praise of trigonometric predictors. Stata Journal. 6 (4), 561-579 (2006).
  22. Bhaskaran, K., Gasparrini, A., Hajat, S., Smeeth, L., Armstrong, B. Time series regression studies in environmental epidemiology. Int J Epidemiol. , (2013).
  23. Bracewell, R. N. . The Fourier Transform and Its Applications. , (2000).
  24. Korner, T. W. . Fourier Analysis. , (1998).
  25. Rigdon, S. E., et al. Detection of Outbreak Signals Using R. Online J Public Health Inform. 6 (1), (2014).
  26. Ziemssen, T., Reimann, M., Gasch, J., Rüdiger, H. Trigonometric regressive spectral analysis: an innovative tool for evaluating the autonomic nervous system. J Neural Transm. 120 (1), 27-33 (2013).
  27. Luque-Fernandez, M. A., et al. Absence of circadian rhythms of preterm premature rupture of membranes and preterm placental abruption. Ann Epidemiol. 24 (12), 882-887 (2014).
  28. Luteijn, J. M., et al. Seasonality of congenital anomalies in Europe. Birth Defects Res A Clin Mol Teratol. 100 (4), 260-269 (2014).
  29. Giardini, V., Russo, F. M., Ornaghi, S., Todyrenchuk, L., Vergani, P. Seasonal impact in the frequency of isolated spina bifida. Prenat Diagn. 33 (10), 1007-1009 (2013).
  30. Eghtesady, P., Brar, A., Hall, M. Seasonality of hypoplastic left heart syndrome in the United States: A 10-year time-series analysis. J Thorac Cardiovasc Surg. 141 (2), 432-438 (2011).
  31. Abiona, T. O., Adebowale, S. A., Fagbamigbe, A. F. Time Series Analysis of Admission in the Accident and Emergency Unit of University College Hospital, Ibadan, Southwestern Nigeria. Am. J. Comput. Appl. Math. 2 (1), 1-9 (2012).
  32. Cantwell, K., Dietze, P., Morgans, A. E., Smith, K. Ambulance demand: random events or predicable patterns?. Emerg Med J. 30 (11), 883-887 (2012).
  33. Butzkueven, H., et al. MSBase: an international, online registry and platform for collaborative outcomes research in multiple sclerosis. Mult Scler. 12 (6), 769-774 (2006).
  34. Poser, C. M., et al. New diagnostic criteria for multiple sclerosis: guidelines for research protocols. Ann Neurol. 13 (3), 227-231 (1983).
  35. McDonald, W. I., et al. Recommended diagnostic criteria for multiple sclerosis: guidelines from the International Panel on the diagnosis of multiple sclerosis. Ann Neurol. 50 (1), 121-127 (2001).
  36. Kalincik, T., et al. Risk of relapse phenotype recurrence in multiple sclerosis. Mult Scler. , (2014).
  37. D’Agostino, R. B., Belanger, A. J., D’Agostino, R. B. A suggestion for using powerful and informative tests of normality. Am Stat. 44 (4), 316-321 (1990).
  38. Gould, W. W., Rogers, W. H. Summary of tests for normality. Stata Technical Bulletin. 3, 20-23 (1991).
  39. Stolwijk, A. M., Straatman, H., Zielhuis, G. A. Studying seasonality by using sine and cosine functions in regression analysis. J Epidemiol Community Health. 53 (4), 235-238 (1999).
  40. Brookhart, M. A., Rothman, K. J. Simple estimators of the intensity of seasonal occurrence. BMC Med Res Methodol. 8 (1), 67 (2008).
  41. Fernández-Durán, J. J., Gregorio-Domìnguez, M. M. Testing for seasonality using circular distributions based on non-negative trigonometric sums as alternative hypotheses. Stat Methods Med Res. 23 (3), 279-292 (2011).
  42. Lemire, J. M., Archer, D. C., Beck, L., Spiegelberg, H. L. Immunosuppressive actions of 1,25-dihydroxyvitamin D3: preferential inhibition of Th1 functions. J Nutr. 125, 1704S-1708S (1995).
  43. Tsoukas, C. D., et al. Inhibition of interleukin-1 production by 1,25-dihydroxyvitamin D3. J Clin Endocrinol Metab. 69 (1), 127-133 (1989).
  44. Lemire, J. M. Immunomodulatory actions of 1,25-dihydroxyvitamin D3. J Steroid Biochem Mol Biol. 53 (1-6), 599-602 (1995).
  45. van Etten, E., Mathieu, C. Immunoregulation by 1,25-dihydroxyvitamin D3: basic concepts. J Steroid Biochem Mol Biol. 97 (1-2), 93-101 (2005).
  46. Tsoukas, C. D., Provvedini, D. M., Manolagas, S. C. 1,25-dihydroxyvitamin D3: a novel immunoregulatory hormone. Science. 224 (4656), 1438-1440 (1984).
  47. Smolders, J., Menheere, P., Kessels, A., Damoiseaux, J., Hupperts, R. Association of vitamin D metabolite levels with relapse rate and disability in multiple sclerosis. Mult Scler. 14 (9), 1220-1224 (2008).
  48. Provvedini, D. M., Manolagas, S. C. 1 Alpha,25-dihydroxyvitamin D3 receptor distribution and effects in subpopulations of normal human T lymphocytes. J Clin Endocrinol Metab. 68 (4), 774-779 (1989).
  49. Provvedini, D. M., Tsoukas, C. D., Deftos, L. J., Manolagas, S. C. 1 alpha,25-Dihydroxyvitamin D3-binding macromolecules in human B lymphocytes: effects on immunoglobulin production. J Immunol. 136 (8), 2734-2740 (1986).
check_url/53169?article_type=t

Play Video

Cite This Article
Spelman, T., Gray, O., Lucas, R., Butzkueven, H. A Method of Trigonometric Modelling of Seasonal Variation Demonstrated with Multiple Sclerosis Relapse Data. J. Vis. Exp. (106), e53169, doi:10.3791/53169 (2015).

View Video