RCT中的混合效应模型——Stata结果的解释

我有来自两组平行随机对照试验的数据，其中患者按1:1的比例随机分为治疗组和对照组。根据年龄组进行随机分层。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

缺失值仅存在于基线变量（bmi）中，本例采用平均插补（如White&Thomson，2005年所建议）。数据已重新格式化为长格式，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

我打算运行一个混合效应模型，调整基线得分、性别、年龄和体重指数（BMI），如方案所示，如下所示：

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

然而，有几件事我不确定：

• 我是否正确地认为，在使用混合效应模型时，基线分数是通过允许随机截取来计算的
• 我如何解释相互作用项的系数？i、 e.重要intrxn表示什么
• 在这里，我是否也应该将这一事件作为协变量？我将如何解释这种场合的重大影响

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