RCT 中的混合效应模型——Stata 中结果的解释

Question

我有 2 组平行组 RCT 的数据，其中患者以 1:1 的比例随机分配到治疗组和对照组。随机化根据年龄组进行分层。在随机化之前收集基线数据，然后在随机化后 4 周收集随访数据。

缺失值仅出现在基线变量 (bmi) 中，在这种情况下使用了平均插补（如 White & Thomson，2005 年所建议的）。数据被改造成长格式，以下是数据片段：

id age occasion bmi sex trtmnt score
1   23    0     24   f     1    18
1   23    1     24   f     1    23
2   26    0     22   m     0    23
2   26    1     22   m     0    22
3   31    0     23   m     1    20
3   31    1     23   m     1    24

我打算以如下方式运行一个混合效应模型，根据协议的指示调整基线分数、性别、年龄和体重指数 (BMI)：

xtmixed score i.treat occasion age bmi i.sex treatXocc || pid:

但是，我不确定一些事情：

• 我是否正确地认为，在使用混合效应模型时，通过允许随机截距来考虑基线分数？
• 如何解释交互作用项的系数？即重要的 intrxn 表示什么？
• 我是否也应该在这里将场合作为协变量包括在内？我如何解释场合的显着影响？