DOS MODELOS MIXTOS PARA UNA MEDIDA CRANEOFACIAL DE LA COHORTE CESLPH-DAMASCO
TWO MIXED MODELS FOR A CRANIOFACIAL MEASUREMENT OF THE CESLPH-DAMASCUS COHORT
DOI:
https://doi.org/10.15446/rev.fac.cienc.v13n1.106933Palabras clave:
Crecimiento craneofacial, estad´ıstica, ortodoncia, Modelos mixtos basados en splines (es)Craniofacial growth, statistics, orthodontics, spline-based mixed models (en)
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Entender el crecimiento craneofacial en humanos es esencial en muchas áreas del conocimiento y del quehacer humano como la biología, la ortodoncia, entre otras. Con frecuencia, las mediciones con características craneofaciales se registran de forma longitudinal en determinados intervalos de tiempo. Factores predictores como la dirección, velocidad, y la aceleración de crecimiento son importantes para entender la naturaleza del crecimiento craneofacial de acuerdo al género y la edad. Desde hace algunos años, en la literatura se pueden encontrar recomendaciones sobre el uso de modelos lineales mixtos cuando los datos son de tipo longitudinal pues, son herramientas útiles y precisas para generar conocimiento de calidad al momento de tomar decisiones, especialmente en los campos de ortodoncia y la oclusión dental donde se espera obtener excelentes resultados . Dada la naturaleza cuantitativa del estudio, se opta por implementar dos modelos a la medida de crecimiento facial conocida como altura facial anterior. Específicamente, se ajustan un modelo lineal mixto con coeficientes aleatorios y un modelo lineal mixto basado en coeficientes aleatorios y funciones splines. Se ajusta con datos del estudio CES-Damasco.
Understanding craniofacial growth in humans is essential in many areas of knowledge and human endeavor such as biology, orthodontics, among others. Often, measurements with craniofacial features are recorded longitudinally at certain time intervals. Predictors such as direction, speed, and acceleration of growth are important in understanding the nature of craniofacial growth according to gender and age. For some years now, recommendations on the use of linear mixed models can be found in the literature when the data are of longitudinal type, as they are useful and accurate tools to generate quality knowledge when making decisions, especially in the fields of orthodontics and dental occlusion where excellent results are expected. Given the quantitative nature of the study, we chose to implement two models to the measure of facial growth known as anterior facial height. Specifically, a linear mixed model with random coefficients and a linear mixed model based on random coefficients and spline functions are fitted. It is fitted with data from the CES-Damascus study.
Referencias
Casella, G. & Berger, R. L. (2002). Statistical inference (Vol. 2). Duxbury Pacific Grove, CA.
Correa-Morales, J. C. & Salazar-Uribe, J. C. (2016). Introducción a los modelos mixtos. Universidad Nacional de Colombia--Sede Medellín.
Cubillo, J. B. B. & Smith, J. B. (2006). Principales análisis cefalométricos utilizados para el diagnóstico ortodóntico. Revista científica odontológica, 2(1), 11--27. Colegio de Cirujanos Dentistas de Costa Rica.
Faraway, J. J. (2016). Extending the Linear Model with R: Generalized Linear, Mixed Effects and Nonparametric Regression Models. CRC Press. DOI: https://doi.org/10.1201/9781315382722
Fitzmaurice, G. M., Laird, N. M. & Ware, J. H. (2012). Applied longitudinal analysis. John Wiley Sons. DOI: https://doi.org/10.1002/9781119513469
Hall, P. & Hooker, G. (2016). Truncated Linear Models for Functional Data. Journal of the Royal Statistical Society Series B: Statistical Methodology, 78(3), 637--653. DOI: https://doi.org/10.1111/rssb.12125
Isern, G. & Cuesta, C. B. (2013). Elección del parámetro de suavizado óptimo en regresiones p-spline. Un estudio por simulación.
Jiménez, I., Villegas, L., Salazar--Uribe, J.C. & Álvarez, L. (2020). Facial growth changes in a Colombian Mestizo population: An 18-year follow-up longitudinal study using linear mixed models. American Journal of Orthodontics and Dentofacial Orthopedics, 157(3), 365--376. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ajodo.2019.04.032
Lee, W.-J., Park, K.-H., Kang, Y.-G. & Kim, S.--J. (2021). Automated Real--Time Evaluation of Condylar Movement in Relation to Three--Dimensional Craniofacial and Temporomandibular Morphometry in Patients with Facial Asymmetry. Sensors, 21(8), 2591. DOI: https://doi.org/10.3390/s21082591
RStudio (2020). Integrated Development for R. RStudio, PBC, Boston, MA. URL http://www.rstudio.com.
Stoffel, M. A., Nakagawa, S. & Schielzeth, H. (2017). rptR: Repeatability estimation and variance decomposition by generalized linear mixed-effects models. Methods in Ecology and Evolution, 8(11), 1639--1644. DOI: https://doi.org/10.1111/2041-210X.12797
Wu, H. & Zhang, J.-T. (2006). Nonparametric regression methods for longitudinal data analysis: mixed-effects modeling approaches. John Wiley & Sons.
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