A generalized semiparametric mixed model for analysis of multivariate health care utilization data

Health care utilization is an outcome of interest in health services research. Two frequently studied forms of utilization are counts of emergency department (ED) visits and hospital admissions. These counts collectively convey a sense of disease exacerbation and cost escalation. Different types of event counts from the same patient form a vector of correlated outcomes. Traditional analysis typically model such outcomes one at a time, ignoring the natural correlations between different events, and thus failing to provide a full picture of patient care utilization. In this research, we propose a multivariate semiparametric modeling framework for the analysis of multiple health care events following the exponential family of distributions in a longitudinal setting. Bivariate nonparametric functions are incorporated to assess the concurrent nonlinear influences of independent variables as well as their interaction effects on the outcomes. The smooth functions are estimated using the thin plate regression splines. A maximum penalized likelihood method is used for parameter estimation. The performance of the proposed method was evaluated through simulation studies. To illustrate the method, we analyzed data from a clinical trial in which ED visits and hospital admissions were considered as bivariate outcomes

Multivariate Small Area Estimation of Multidimensional Latent Economic Well-being Indicators

© 2019 The Authors. International Statistical Review © 2019 International Statistical Institute Factor analysis models are used in data dimensionality reduction problems where the variability among observed variables can be described through a smaller number of unobserved latent variables. This approach is often used to estimate the multidimensionality of well-being. We employ factor analysis models and use multivariate empirical best linear unbiased predictor (EBLUP) under a unit-level small area estimation approach to predict a vector of means of factor scores representing well-being for small areas. We compare this approach with the standard approach whereby we use small area estimation (univariate and multivariate) to estimate a dashboard of EBLUPs of the means of the original variables and then averaged. Our simulation study shows that the use of factor scores provides estimates with lower variability than weighted and simple averages of standardised multivariate EBLUPs and univariate EBLUPs. Moreover, we find that when the correlation in the observed data is taken into account before small area estimates are computed, multivariate modelling does not provide large improvements in the precision of the estimates over the univariate modelling. We close with an application using the European Union Statistics on Income and Living Conditions data

Estimation of a semiparametric recursive bivariate probit model with nonparametric mixing

We consider an extension of the recursive bivariate probit model for estimating the effect of a binary variable on a binary outcome in the presence of unobserved confounders, nonlinear covariate effects and overdispersion. Specifically, the model consists of a system of two binary outcomes with a binary endogenous regressor which includes smooth functions of covariates, hence allowing for flexible functional dependence of the responses on the continuous regressors, and arbitrary random intercepts to deal with overdispersion arising from correlated observations on clusters or from the omission of non-confounding covariates. We fit the model by maximizing a penalized likelihood using an Expectation-Maximisation algorithm. The issues of automatic multiple smoothing parameter selection and inference are also addressed. The empirical properties of the proposed algorithm are examined in a simulation study. The method is then illustrated using data from a survey on health, aging and wealth

Multivariate generalized linear mixed models with semi-nonparametric and smooth nonparametric random effects densities

We extend the family of multivariate generalized linear mixed models to include random effects that are generated by smooth densities. We consider two such families of densities, the so-called semi-nonparametric (SNP) and smooth nonparametric (SMNP) densities. Maximum likelihood estimation, under either the SNP or the SMNP densities, is carried out using a Monte Carlo EM algorithm. This algorithm uses rejection sampling and automatically increases the MC sample size as it approaches convergence. In a simulation study we investigate the performance of these two densities in capturing the true underlying shape of the random effects distribution. We also examine the implications of misspecification of the random effects distribution on the estimation of the fixed effects and their standard errors. The impact of the assumed random effects density on the estimation of the random effects themselves is investigated in a simulation study and also in an application to a real data set

Interacting effects of forest edge, tree diversity and forest stratum on the diversity of plants and arthropods in Germany’s largest deciduous forest

Die fortschreitende Fragmentierung von Wäldern ist eine der Hauptursachen für den Verlust von Biodiversität weltweit. Mit zunehmender Fragmentierung steigt der Anteil an Waldrandzonen, in denen die Eigenschaften eines Waldes stark verändert sein können. Wie stark diese Randeffekte ein Fragment beeinflussen, kann von der Habitatstruktur abhängen. Die Habitatstruktur ist wiederum maßgeblich durch die Baumartenzusammensetzung beeinflusst. Die vorliegende Arbeit untersucht zum ersten Mal gleichzeitig die Einflüsse von Randeffekten und Baumartenvielfalt und deren mögliche Interaktionen auf Krautschichtvegetation und Arthropoden. Die Untersuchungen hierzu wurden im Nationalpark Hainich, Deutschlands größtem zusammenhängenden Laubwaldgebiet, durchgeführt. Dafür wurden 12 Transekte angelegt, die vom Waldrand bis zu 500 m in das Waldesinnere hineinreichten. Sechs Transekte in baumartenarmen Waldstandorten mit einem hohen Buchenanteil (Fagus sylvatica L.) und weitere sechs in baumartenreichen Waldstandorten mit einem niedrigen Buchenanteil. Baumartenreiche Standorte wiesen bis zu neun Baumarten auf, wie z.B. Eiche, Esche, Linde und Ahorn. Entlang der Transekte wurden die Krautschichtvegetation und die Arthopodengemeinschaften untersucht. Im ersten Manuskript (Kapitel 2 dieser Arbeit) wurde die Krautschichtvegetation entlang des Rand-Innen-Gradienten aufgenommen. Eine Interaktion zwischen Randeffekten und Baumartenvielfalt beeinflusste den Pflanzenartenreichtum. In Waldbereichen mit hoher Baumartenvielfalt blieb die Artenzahl der Krautschicht vom Rand bis ins Waldesinnere konstant, wohingegen sie in baumartenarmen Bereichen stark abfiel. Die Krautschicht war somit in baumartenreichen Waldstandorten im Waldesinneren höher. Der Anteil an Waldspezialistenarten nahm mit zunehmender Entfernung vom Waldrand zur Mitte zu. Parallel dazu nahm der Anteil an Waldgeneralistenarten ab. Die Dominanz der Waldspezialisten war in buchendominierten Standorten stärker ausgeprägt, als in baumartenreichen. Auch die Artenzusammensetzung der Krautschicht wurde von der Distanz zum Waldrand und der Baumartenvielfalt beeinflusst. Sie wies in baumartenreichen Standorten und mit zunehmender Nähe zum Rand eine hohe Variabilität auf. Die Baumartenvielfalt steuerte die Dicke der Streuschicht, die unter allen untersuchten Umweltfaktoren den größten Einfluss auf die Diversität der Krautschicht hatte. Im zweiten Manuskript (Kapitel 3 dieser Arbeit) wurden bodenlebende Arthropoden (Laufkäfer, Kurzflügelkäfer und Spinnen) untersucht. Die Reaktion der Gesamtartenzahl auf Baumartenvielfalt und Entfernung zum Waldrand war je nach Taxon unterschiedlich. Allerdings zeigten sich übereinstimmende Muster, nachdem die Arten hinsichtlich ihrer Habitataffinität und Körpergröße in Gruppen eingeteilt worden waren. Über alle Taxa hinweg wurde die Anzahl der Waldarten weder von der Baumartenvielfalt noch von der Randnähe nennenswert beeinflusst und die Körpergröße der Waldarten spielte keine Rolle. Allerdings reagierten einzelne Waldarten positiv auf eine erhöhte Baumartenvielfalt, während andere davon negativ beeinflusst waren. Die Artenzahl der Habitatgeneralisten nahm vom Waldrand zur Waldmitte hin stark ab. Dieser Effekt wurde jedoch, außer bei den Spinnen, durch eine höhere Baumartenvielfalt abgeschwächt. Die Artenzahl der Habitatgeneralisten, insbesondere der kleinen Arten, reagierte positiv auf eine erhöhte Baumartenvielfalt im Waldesinneren. Die beobachteten Effekte sind höchstwahrscheinlich das Resultat von durch Baumartenvielfalt und Randnähe veränderten Umweltfaktoren und einer erhöhten Habitatheterogenität am Waldboden. Im dritten Manuskript (Kapitel 4 dieser Arbeit) wurde untersucht, ob sich Rand- und Baumartendiversitätseffekte zwischen verschiedenen Straten unterscheiden. Hierzu wurden entlang von zehn Transekten sowohl im Kronenraum als auch unmittelbar über dem Boden Kreuzfensterfallen installiert. In einem Zeitraum von sieben Monaten (April bis November 2012) wurde dadurch die fliegende Käferfauna erfasst. Randeffekte auf Käfer wurden bis zu einer Distanz von 500 m vom Waldrand hin nachgewiesen. Im Kronenraum waren die Randeffekte schwächer ausgeprägt als im Unterholz, vermutlich durch eine höhere „randähnliche“ mikroklimatische Variabilität im Kronenraum. Die Gesamtartenzahl der Käfer nahm mit zunehmender Distanz zum Waldrand ab. Dieses Muster wurde vor allem durch die Habitatgeneralisten getrieben, wohingegen die Artenzahl der Waldarten und der xylobionten Arten kaum auf die Randnähe reagierten. Eine Beeinflussung des Randeffekts durch Baumartenvielfalt konnte nicht gezeigt werden. Habitatgeneralisten und nicht-xylobionte Arten dominierten die Käfergemeinschaft im Unterholz. Im Kronenraum wurden die höchsten Artenzahlen von Waldarten und xylobionten Arten nachgewiesen. Baumartendiversität wirkte sich über alle Straten und ökologischen Gruppen positiv auf die Artenvielfalt der Käfer aus. Besonders ausgeprägt war dieser Effekt im Kronenraum. Die Haupteinflussfaktoren, die den Käferartenreichtum steuerten, unterschieden sich also zwischen den Straten. So waren im Kronenraum Baumartenvielfalt, die Totholzmenge und zu einem geringen Teil der Kronenschluss die entscheidenden Faktoren. Im Unterholz hingegen war der Einfluss der Baumartenvielfalt geringer und die Distanz zum Waldrand und der Kronenschluss besonders wichtig. Insgesamt waren die Effekte von Baumartenvielfalt im Unterholz indirekter und im Kronenraum direkter. Um Konsequenzen von Waldfragmentierung umfangreich zu verstehen, ist es nicht nur notwendig den Einfluss von Randeffekten, Baumartenvielfalt und Straten zu berücksichtigen, sondern auch die Eigenschaften (z. B. Körpergröße) und die Habitataffinität der beobachteten Arten. Diese Arbeit zeigt, dass eine erhöhte Baumartenvielfalt in zentraleuropäischen Wäldern zum Erhalt der Biodiversität von Pflanzen und Arthropoden beitragen kann. Das allein ist jedoch nicht ausreichend, da auch gezeigt wurde, dass einzelne Arten buchendominierte Wälder bevorzugen und es Unterschiede in der Artenzusammensetzung zwischen den verschiedenen Baumartendiversitätsstufen gibt. Dies hebt die Bedeutung des Erhalts alter Buchenwälder, verankert in den UNESCO-Welterbeflächen „Buchenurwälder in den Karpaten und alte Buchenwälder in Deutschland“, als besondere Schutzaufgabe hervor