به جمع مشترکان مگیران بپیوندید!

تنها با پرداخت 70 هزارتومان حق اشتراک سالانه به متن مقالات دسترسی داشته باشید و 100 مقاله را بدون هزینه دیگری دریافت کنید.

برای پرداخت حق اشتراک اگر عضو هستید وارد شوید در غیر این صورت حساب کاربری جدید ایجاد کنید

عضویت
جستجوی مقالات مرتبط با کلیدواژه

multilevel modeling

در نشریات گروه پزشکی
  • Abolfazl Nikpour, Mohammad Gholami Fesharaki*
    Background

    There have been a limited number of studies on the relationships between time and occupational and demographical variables with the mean changes of low-frequency hearing (LFH) and high-frequency hearing (HFH).

    Objectives

    This study investigated the rate of occupational noise-induced hearing loss (NIHL) due to working in the steel industry and associated effective factors.

    Methods

    This historical cohort study was conductedwithin 2000 to 2010. Two LFH and HFH definitions of NIHL were used in this study. The average changes of LFH and HFL were considered the response variables. In addition, time and occupational (i.e., shift work and work experience) and demographic (i.e., age and educational level) variables were regarded as the independent variables. For data analysis, Bayesian multivariate multilevel modeling using skew distribution and OpenBUGS (version 3.2.2) and R (version 2.13.2) software were used in this study.

    Results

    The present study was performed on 1,959 male workers with a mean age of 36.64±3.92 years. Among these subjects, 913 (46.6%), 134 (6.8%), and 912 (46.6%) participants were day workers, weekly-rotating shift workers, and routinely-rotating shift workers, respectively. The obtained results showed that age, work experience, educational level, and shift work had significant relationships with the changes of LFH and HFH.

    Conclusion

    Overall, the findingsof this 10-year historical cohort study demonstrated a relationship between time and demographic and occupational variables with the changes of LFH and HFL. Therefore, it is recommended to design preventive measures to reduce the deleterious effects of such variables on LFH and HFL

    Keywords: Hearing problem, Iran, Occupational, Multilevel modeling, Steel worker
  • Fatemeh Bazyar, Mohammad Gholami-Fesharaki, Mohsen Rowzati
    Background
    There is a small number of studies that considered the relationship between shift work (SW) and Framingham risk score (FRS). This study prospectively examined the association between SW and FRS among man workers based on the multilevel modeling approach.
    Methods
    This five-year prospective cohort study was done among workers (using stratified random sampling) who work in Esfahan’s Mobarakeh Steel Company (EMSC), Iran, from March 2011 to February 2015.
    Results
    The study sample included 1626 man workers (mean age = 40.0 ± 6.2). Among these subjects, 652 (40.01%), 183 (11.3%) and 791 (48.6%) were day workers, weekly rotating shift workers and routinely rotating, respectively. After controlling unbalanced variables, there was no any significant association between SW and FRS.
    Conclusion
    The results of this prospective cohort study did not show a relationship between SW and FRS.
    Keywords: Framingham Risk Score, Multilevel Modeling, Prospective Cohort study, Night Shift Work, Iran
  • Jamshid Yazdani- Charati, Behzad Mahaki, Elham Ahmadi-Basiri *
    Background
    Nowadays, tuberculosis (TB)–an infectious disease caused by Mycobacterium tuberculosis–presents with different location patterns. Spatial analysis is one of the most important tools to detect and monitor public health disease patterns. This study aimed to identify the low and high-risk areas in Lorestan Province (west of Iran) to help the health programmer for the best intervention.
    Materials And Methods
    Lorestan has 9 counties, 22 cities, 25 zones, 81 villages, and 2842 residential villages. Our study cases were 1481 patients registered in the TB center of Lorestan Province. We investigated the spatial distribution of TB in Lorestan between 2002 and 2008 using a multilevel model. STATA Ver. 10 software was used for the data analysis.
    Results
    The multilevel model was a better fit to the data for the spatial correlation structure. It adjusted relative risks by borrowing information of the neighboring areas in each village. Maximum risk of disease was seen in the central zone of Koram-Abad, and all villages of Delphan were identified as low-risk areas.
    Conclusion
    Various factors such as improvement of socio-economic conditions, implementation of programs, culture, genetic background, health-related behavior, and lifestyle can influence TB control substantially. A deprived region located in the southern part of Khoram-Abad was identified as the highest risk area in our study. The poor socio-economic structure can be an important factor for the increased risk of TB in this region.
    Keywords: Tuberculosis, Spatial pattern, Relative Risks, Lorestan province, Multilevel modeling
  • Amir Hamta, Anoshirvan Kazemnejad, Mohammad Gholami Fesharaki, Roya Farhadi
    Background
    The effectiveness of cervical cerclage (CC) in mothers suffering cervical incompetence (CI) for preventing preterm birth (PTB) in twin gestations remains controversial. Some studies show that it plays a preventive role in the occurrence of PTB, while others suggest it is ineffective.
    Objectives
    Our aim was to evaluate the effectiveness of CC in preventing PTB and negative neonatal outcome (e.g., respiratory distress syndrome (RDS) and birth weight) based on a new statistical framework: multilevel analysis and propensity score matching (PSM) in twin pregnancies.
    Methods
    A cross-sectional study was conducted in the maternity wards of three general and teaching hospitals in Tehran, Iran, during January 2014 to February 2015. Using stratified random sampling with the proportional allocation method, twin pregnancies were randomly selected from the medical files list. Of 431 eligible individuals, 31 patients underwent CC as a result of CI, and the others had healthy cervixes and no CC. Next, variables that confound the relationships between CC and PTB (e.g., assisted reproductive technology (ART), preterm rupture of membrane (PROM), nulliparous, history of abortion, and mother’s age) by applying 1:2 PSM were matched in both groups. The CC group was considered the case group and, based on PSM, 61 patients, whose characteristics were similar to the CC group, were selected from 400 healthy mothers as a control group. For considering twins dependencies, multilevel modeling was used, and prevalence of PTB, LBW, and RDS, as well as mean gestational age in the two groups, were compared.
    Results
    The standardized mean difference (SMD) shows that the distribution of confounding variables in the propensity-matched data is the same in both groups. Results revealed that, although gestational age in the case group was significantly less than the control group, the prevalence of PTB in case and control was not significantly different (P = 0.190). The prevalence of neonatal outcome of RDS and LBW in the case and control groups was not significant (P > 0.05).
    Conclusions
    It appears that CC has an effective role in prevention of PTB, LBW, and RDS, because their prevalence in both groups was the same. However, drawing a clear conclusion regarding its role requires more research with a random clinical trial (RCT) design.
    Keywords: Cervical Cerclage, Cervical Incompetence, Twin Pregnancies, Multilevel Modeling, Propensity Score
  • سمیه شاهرودی، علی اکبر حق دوست، فرزانه ذوالعلی، مریم اخوتی، محمدرضا بانشی *
    زمینه و هدف

    اعضای هیات علمی دانشگاه علوم پزشکی کرمان به منظور ارتقای کیفیت آموزشی، هر نیم سال تحصیلی توسط دانشجویان مورد ارزشیابی قرار می گیرند. این مطالعه با هدف بررسی چگونگی تغییرات نمرات ارزشیابی اعضای هیات علمی توسط دانشجو در دانشگاه علوم پزشکی کرمان در طول ترم های مختلف و عوامل موثر بر آن با استفاده از مدل سازی چند سطحی و مقایسه آن با برازش مدل رگرسیون خطی ساده انجام گرفت.

    روش کار

    در مطالعه تحلیلی حاضر اطلاعات مربوط به ارزشیابی کیفیت تدریس 336 نفر از اعضای هیات علمی دانشگاه علوم پزشکی کرمان که در فاصله زمانی سال های 91-1387 از طریق وب سایت پایش توسط دانشجویان به وسیله پرسش نامه الکترونیکی ارزشیابی شده بودند، استخراج گردید. کد مدرس به عنوان عامل شناسایی امتیازات او در ترم های مختلف در نظر گرفته و در مدل های چند سطحی وارد شد. برای بررسی تاثیر سابقه آموزشی، جنسیت، مرتبه علمی و دانشکده مدرس بر امتیازات، دو مدل چند سطحی و رگرسیون خطی مورد مقایسه قرار گرفت. جهت بررسی معنی دار بودن عرض از مبدا تصادفی، از آزمون نسبت درست نمایی و برای بررسی نکویی برازش دو مدل از شاخص اطلاع (Akaike (Akaike information criterion یا AIC، شاخص اطلاع (Bayesian (Bayesian information criterion یا BIC و میانگین مربعات خطا (Mean squared error یا MSE) استفاده گردید.

    یافته ها

    یافته ها نشان داد که گذشت زمان در بهبود نمره ارزشیابی اعضای هیات علمی اثر مستقیم، مثبت و معنی داری داشت، اما تاثیر جنسیت معنی دار نبود. علاوه بر این، نمره مرتبه علمی استادان به طور معنی داری از استادیاران و همچنین نمره همکاران دانشکده دندان پزشکی به طور معنی داری از دانشکده پزشکی بالاتر بود. مقایسه نکویی برازش دو مدل مشخص کرد که روش مدل سازی چند سطحی در تحلیل داده های طولی عملکرد بهتری از خود نشان داد. در مدل رگرسیون خطی متغیرهایی همچون سابقه آموزشی، مرتبه علمی مربی نسبت به استادیار و نمرات همکاران دانشکده های پرستاری و داروسازی نسبت به پزشکی به علت در نظر نگرفتن شرط وابستگی مشاهدات طولی ارزشیابی و عدم تصحیح خطای معیار، به غلط معنی دار شد.

    نتیجه گیری

    مدل چند سطحی به دلیل در نظر گرفتن وابستگی مشاهدات طولی ارزشیابی، برازندگی بهتری دارد. علاوه بر این، استفاده ناصحیح از مدل رگرسیون خطی با فرض استقلال مشاهدات طولی منجر به استنتاج های ناصحیح شد. نتایج پژوهش از برازش هر دو مدل چند سطحی و رگرسیون خطی نشان داد که روند نمرات طولی ارزشیابی اعضای هیات علمی دانشگاه علوم پزشکی کرمان توسط دانشجویان یک روند صعودی است و به عبارت دیگر، نمرات ارزشیابی در طول زمان بهتر شده است.

    کلید واژگان: ارزشیابی استاد، دانشجو، ارزشیابی ارزش افزوده، داده های طولی، مدل سازی چند سطحی
    Somayeh Shahroudi, Aliakbar Haghdoost, Farzaneh Zolala, Maryam Okhovati, Mohammadreza Baneshi
    Background and Objective

    In order to promote quality of education, teaching performances of all academic staff are evaluated by students every semester. This study aims to address the changing trend of staff scores in different semesters, and factors affecting it, in Kerman University of Medical Sciences, Iran, using multilevel modeling. Moreover, the results were compared to that of simple linear regression modeling.

    Methods

    In the present analytical study, the scores of 336 academic staff of Kerman University of Medical Sciences during 2008 to 2012 were extracted from the students’ monitoring website. The tutor’s code was used for the identification of their scores in different semesters and was entered into the multilevel models. In order to investigate the effects of gender, work experience (in years), school (seven schools), and academic rank (master, assistant professor, associate professor, professor), the simple regression and multilevel models were compared. To study the significance of the random intercepts, the likelihood ratio test was used. In addition, to study the goodness of fit of the models, the Akaike information criteria (AIC), Bayesian information criteria (BIC), and the mean squared error (MSE) were used.

    Results

    The results showed that time had a significant positive impact on the improvement of staff scores. However, the scores of male and female staff were not significantly different. The scores of professors were significantly higher than assistant professors. In addition, the score of dental school staff was significantly higher than that of medical school staff. The comparison of the goodness of fit of models showed that the multilevel modeling provided a better fit to the longitudinal data. In the linear regression model, variables such as work experience and academic rank (professors in comparison to assistant professors and nursing school staff in comparison to pharmacology school staff) were falsely considered significant, due to the lack of consideration of the dependence of longitudinal observations of the evaluation and correction of standard errors.

    Conclusion

    The multilevel model, due to the consideration of the dependence of longitudinal observations of the evaluation, provides a better fit to data. Moreover, the incorrect use of the linear regression model, considering longitudinal observations to be independent, led to erroneous conclusions. The results of the present study, in terms of the goodness of fit of the models, showed a positive trend in scores of academic staff of Kerman University of Medical Sciences. In other words, the scores have improved over time.

    Keywords: Teacher evaluation, Student, Added value Evaluation, Longitudinal data, Multilevel modeling
  • Mohammad Gholami-Fesharaki, Anoshiravan Kazemnejad
    The main assumptions in liner mixed model are normality and independency of random effect component. Unfortunately, these two assumptions might be unrealistic in some situations. Therefore, in this paper, we will discuss about the analysis of Bayesian analysis of non-normal and non-independent mixed model using skew-normal/independent distributions, and finally, this methodology is illustrated through an application to a triglyceride data from Isfahan’s Mobarakeh Steel Company Cohort Study.
    Keywords: multilevel modeling, bayesian analysis, normal, independent distributions, triglycerides
  • محمد غلامی فشارکی، انوشیروان کاظم نژاد، فرید زایری، محسن روضاتی، حامد اکبری
    اهداف
    چاقی یکی از معضلات بهداشتی بوده و از عوامل ایجادکننده سایر بیماری هاست. عوامل خطر متعددی در ایجاد چاقی موثر است که یکی از این عوامل، کار در نوبت کاری است. در این مطالعه سعی داریم تا با استفاده از تحلیل چندسطحی که روشی کارا در تحلیل داده های همبسته و طولی است، در یک بررسی طولی و با کنترل عوامل مخدوشگر، به مطالعه تاثیر کار در نوبت کاری با چاقی بپردازیم.
    روش ها
    داده های استفاده شده در این مطالعه با استفاده از مشاهدات سالیانه مرکز بهداشت حرفه ای شرکت فولاد مبارکه اصفهان در طی سال های 1380 تا 1389 و از بین کلیه پرسنل شاغل در این شرکت استخراج و طی یک مطالعه طولی تحلیل شد. در این مطالعه اثر متغیر نوبت کاری بر چاقی افراد مورد بررسی با تعدیل اثر متغیرهای فشار خون، سن و میزان تحصیلات ارزیابی شد. نرم افزار MLwiN 2.1 جهت برازش تحلیل چندسطحی استفاده شد.
    یافته ها
    تعداد افراد شرکت کننده در این مطالعه 6713 و با متوسط 7 و دامنه تکرار 10 بود. 2/45% افراد مورد مطالعه را روزکارها، 6% را نوبت کار هفتگی و 8/48% را نوبت کار معمولی تشکیل می دادند. در این مطالعه با کنترل عوامل مخدوشگر، نوبت کاری با چاقی رابطه نشان داد (005/0= p). همچنین نتایج بیشتر نشان دهنده کاهش شاخص توده بدنی نوبت کارهای هفتگی نسبت به روزکارها بود.
    نتیجه گیری
    از آنجایی که در بیشتر مطالعات به نوبت کاری به عنوان عامل افزایش دهنده چاقی اشاره شده است، می توان از الگوی کاری کارخانه فولاد مبارکه اصفهان در نحوه زمانبندی کاری، نحوه پرداخت ها و پاداش ها به عنوان الگوی مناسب جهت کاهش اثر نوبت کاری بر چاقی استفاده نمود.
    کلید واژگان: شاخص توده بدنی، مطالعه طولی، تحلیل چندسطحی، نوبت کاری، کارخانه فولاد
    Gholami Fesharaki M., Kazemnejad A., Zayeri F., Rowzati M., Akbari H
    Aims
    Obesity (OB) is one of the health problems that may lead other diseases. Many risk factors make OB that one of them is working on Shift Work (SW). In the present research, we are going to study the relationship between SW and OB by controlling confounding factor and with use of multilevel modeling, the powerful method for modeling correlated and longitudinal data.
    Methods
    The data were extracted is annual observation from workers who worked at Isfahan’s Mobarakeh Steel Factory (ISCF) that collected in health and safety executive between 2001 until 2010 for longitudinal study. In this research we study the effect of SW on OB with controlling blood pressure, age, and education level. MLwiN programmer version 2.1 was used to apply a multilevel modeling.
    Results
    Total person who participate in this study was 6713 with 7 repetitions and range 10. The 45.2%, 6%, 48.8% of participation were day worker, weekly shift worker and routine shift worker respectively. In this study with controlling confounding factor WSW was shown significance relationship with OB (p=0.005) and more result shown decreasing BMI in routine shift worker rather than day worker.
    Conclusion
    Since in most studies SW Mentioned as increasing factor for OB it can be something of a pattern in how the work schedule, pay and bonuses as a suitable model of ISCF can be used to reduce the effect on OB on SW.
    Keywords: Body Mass Index, Longitudinal Study, Multilevel Modeling, Shift Work, Steel Factory
  • محمد غلامی فشارکی، فرید زایری، انوشیروان کاظم نژاد
    آنالیز چند سطحی روشی کارا برای تحلیل داده های اجتماعی است که در بیش از یک سطح قرار گرفته اند، و در واقع حالت بسط داده شده از مدل های خطی تعمیم یافته می باشد که در آن علاوه بر مدل بندی متغیر پاسخ ضرایب رگرسیونی نیز مدل بندی می شوند. در این مقاله سعی داریم تا بصورت مختصر در مورد جنبه های نظری و شیوه های برازش این تحلیل در حالت سه سطحی و کاربرد آن در داده های طولی فشار خون سخن بگوئیم.
    داده های استفاده شده در این مطالعه با استفاده از مشاهدات سالیانه مرکز بهداشت حرفه ای شرکت فولاد مبارکه اصفهان طی سال های 81 تا 88 و از بین کلیه پرسنل شاغل در این شرکت استخراج گردید. در این مطالعه اثر متغیر نوبتکاری بر فشار خون دیاستولیک افراد با تعدیل اثر متغیرهای BMI و سن مورد ارزیابی قرار گرفت. در این مقاله از نرم افزارهایMLwiN و SPSS جهت برازش مدل چند سطحی استفاده گردید.
    این مطالعه شامل 6713 (2/45% روزکارها، 6% گردش کارهای هفتگی و 8/48% گردش کار های معمولی) بود. در این مطالعه با کنترل عوامل مخدوشگر، نوبتکاری با فشار خون دیاستولیک رابطه معنی داری نشان نداد.
    سرعت بالا و همچنین توان برازش مدلهایی با حجم داده زیاد از جمله مزایای روش های تکراری نسبت درستنمایی بوده همچنین از الگوی کاری کارخانه فولاد مبارکه اصفهان می توان به عنوان الگوی مناسب جهت کنترل نوبتکاری بر فشار خون استفاده نمود
    کلید واژگان: فشار خون، تحلیل چندسطحی، مطالعه طولی، نوبتکاری
    Background And Objectives
    Multilevel (hierarchical) modeling is effective method for analyzing social data that set in more than one level. Multilevel Modeling is generalization of linear modeling in which regression coefficients are themselves given a model, whose parameters are also estimated from data. In this paper we want to illustrate about theoretical aspects and estimating method in three level modeling and application of this method in longitudinal Blood Pressure (BP) data.
    Material and
    Methods
    Data of this longitudinal study were extracted from annual observations of the male workers of Isfahan’s Mobarakeh Steel Company (IMSC), collected in the Health and Safety Executive office of the company between 2003 and 2009. In this research, we assessed the effect of Shift Work (SW) on Diastolic BP (DPB) with controlling BMI and age. In this paper, MLwiN and SPSS software were used to apply a Multilevel Modeling.
    Results
    This study consist of 6713 workers (45.2% regular day worker, 5.8% weekly rotating shift worker, and 49% routine rotating shift worker). In this study, after controlling confounding factor, SW not showed a significant association with DBP.
    Conclusion
    High speed and high ability to fit models with high sample size are benefits of Iterative method rather likelihood method. And also suitable model of IMSC can be used to control the effect on BP on SW.
    Keywords: Blood pressure, Multilevel modeling, Longitudinal, study, Shift work
  • محمد غلامی فشارکی، انوشیروان کاظم نژاد، فرید زایری
    زمینه و هدف
    آنالیز چند سطحی روشی کارا برای تحلیل داده های اجتماعی است که در بیش از یک سطح قرار گرفته اند، و در واقع حالت بسط داده شده از مدل های خطی تعمیم یافته می باشد که در آن علاوه بر مدل بندی متغیر پاسخ ضرایب رگرسیونی نیز مدل بندی می شوند. در این مقاله سعی داریم تا بصورت مختصر در مورد جنبه های نظری و شیوه های برازش این تحلیل در حالت سه سطحی و کاربرد آن در داده های طولی فشار خون سخن بگوئیم.
    مواد و روش کار
    داده های استفاده شده در این مطالعه با استفاده از مشاهدات سالیانه مرکز بهداشت حرفه ای شرکت فولاد مبارکه اصفهان طی سال های 81 تا 88 و از بین کلیه پرسنل شاغل در این شرکت استخراج گردید. در این مطالعه اثر متغیر نوبتکاری بر فشار خون دیاستولیک افراد با تعدیل اثر متغیرهای BMI و سن مورد ارزیابی قرار گرفت. در این مقاله از نرم افزارهایMLwiN و SPSS جهت برازش مدل چند سطحی استفاده گردید.
    یافته ها
    این مطالعه شامل 6713 (2/45% روزکارها، 6% گردش کارهای هفتگی و 8/48% گردش کار های معمولی) بود. در این مطالعه با کنترل عوامل مخدوشگر، نوبتکاری با فشار خون دیاستولیک رابطه معنی داری نشان نداد.
    نتیجه گیری
    سرعت بالا و همچنین توان برازش مدلهایی با حجم داده زیاد از جمله مزایای روش های تکراری نسبت درستنمایی بوده همچنین از الگوی کاری کارخانه فولاد مبارکه اصفهان می توان به عنوان الگوی مناسب جهت کنترل نوبتکاری بر فشار خون استفاده نمود
    کلید واژگان: فشار خون، تحلیل چندسطحی، مطالعه طولی، نوبتکاری
    Gholami Fesharaki M., Kazemnejad A., Zayeri
    Background And Objectives
    Multilevel (hierarchical) modeling is effective method for analyzing social data that set in more than one level. Multilevel Modeling is generalization of linear modeling in which regression coefficients are themselves given a model, whose parameters are also estimated from data. In this paper we want to illustrate about theoretical aspects and estimating method in three level modeling and application of this method in longitudinal Blood Pressure (BP) data.
    Material And Methods
    Data of this longitudinal study were extracted from annual observations of the male workers of Isfahan’s Mobarakeh Steel Company (IMSC), collected in the Health and Safety Executive office of the company between 2003 and 2009. In this research, we assessed the effect of Shift Work (SW) on Diastolic BP (DPB) with controlling BMI and age. In this paper, MLwiN and SPSS software were used to apply a Multilevel Modeling.
    Results
    This study consist of 6713 workers (45.2% regular day worker, 5.8% weekly rotating shift worker, and 49% routine rotating shift worker). In this study, after controlling confounding factor, SW not showed a significant association with DBP.
    Conclusion
    High speed and high ability to fit models with high sample size are benefits of Iterative method rather likelihood method. And also suitable model of IMSC can be used to control the effect on BP on SW.
    Keywords: Blood pressure, Multilevel modeling, Longitudinal, study, Shift work
نکته
  • نتایج بر اساس تاریخ انتشار مرتب شده‌اند.
  • کلیدواژه مورد نظر شما تنها در فیلد کلیدواژگان مقالات جستجو شده‌است. به منظور حذف نتایج غیر مرتبط، جستجو تنها در مقالات مجلاتی انجام شده که با مجله ماخذ هم موضوع هستند.
  • در صورتی که می‌خواهید جستجو را در همه موضوعات و با شرایط دیگر تکرار کنید به صفحه جستجوی پیشرفته مجلات مراجعه کنید.
درخواست پشتیبانی - گزارش اشکال