R的二元增长曲线（lme）

Question

我用稳定性和影响力模型（R. Garcia）拟合了二元增长曲线（两个截距模型），发现医生和病人的心率变异性（HRV）之间存在同步滞后性。

我一直在想，是否有可能修改语法以查看医生何时预测患者的HRV。换句话说，当医生的HRV较高或较低时，如果患者随从医生。 而且，患者被嵌套在医生内（18位医生和103位患者，其中一位设计很多），因此我为每位医生创建了一个DocID。如何将其包含在语法中？ 我将非常感谢您的帮助或建议。

我的变量如下

• log_RMSSDms.2：患者的HRV
• Doc_Pat.1：具有角色函数DOC或PAT的字符串变量
• Clog_RMSSDms.1_lag：居中且落后于医生的HRV
• Clog_RMSSDms.2_lag：中心和滞后患者的HRV

这是我的模特：

library(dyadr)
library(dplyr)
library(nlme)
ctrl <- lmeControl(msMaxIter=10000,
                   MaxIter=100000,
                   msMaxEval=10000,
                   returnObject=TRUE,
                   niterEM=10000,
                  nlmStepMax=1000)

stab_infl_2int  <- lme(log_RMSSDms.2 ~ Doc_Pat.1 + 
Doc_Pat.1:Clog_RMSSDms.2_lag 
                       + Doc_Pat.1:Clog_RMSSDms.1_lag - 1, 
                       data = Final_data_moderators_1, 
                       random = ~ Doc_Pat.1 + Doc_Pat.1:Clog_RMSSDms.2_lag 
                       + Doc_Pat.1:Clog_RMSSDms.1_lag - 1|Dyad_ID,
                       correlation = corCompSymm(form = ~1|Dyad_ID/obs_ID),  
                       weights = varIdent(form = ~1|Doc_Pat.1),
                       na.action = na.omit,
                       control = ctrl)
smallsummary(stab_infl_2int)