需要帮助在proc genmod中编写估计语句

Question

我使用proc genmod来预测在4个时间点测量的结果。结果是心情库存的总分，范围从0到82.很多参与者得分为0，因此proc genmod中的负二项分布似乎非常适合数据。

现在，我在如何撰写/解释估算陈述方面苦苦挣扎。主要预测因子是基线时的TBI状态（0 =否/ 1 =是），并且访问（0 =基线，1 =第二次访问，2 =第三次访问，4 =第四次访问），以及TBI状态和访问的相互作用。

如何编写我的估算值，以便我退出： 1.基线时TBI患者与没有患者的情绪清单评分的平均差异。 和 2.在4次研究访问中，TBI患者与没有患者的情绪清单变化得分的平均差异是多少？

以下是我到目前为止的情况，但是如果我的代码确实正确的话，我也不确定如何解释输出，也是如下：

proc genmod data = analyze_long_3 ;
  class id screen_tbi (param = ref ref = first) ;
  model nsi_total = visit_cent screen_tbi screen_tbi*visit_cent /dist=negbin ;
  output predicted = predstats; 
  repeated  subject=id  /type=cs; 
  estimate "tbi" intercept 1 visit_cent 0 0 0 0 screen_tbi 1 0 /exp;
  estimate "no tbi" intercept 1 visit_cent 0 0 0 0  screen_tbi 0 1 /exp; 
 estimate 'longitudinal   TBI'  intercept 1
                                visit_cent -1 1 1 1 
                                screen_tbi 1  0 
                                screen_tbi*visit_cent 1 0 0 0 
                                                      0 1 0 0
                                                      0 0 1 0 
                                                      0 0 0 1
                                                      0 0 0 0
                                                      0 0 0 0
                                                      0 0 0 0       
                                                      0 0 0 0 / exp; 
estimate 'longitudinal no  TBI '  intercept 1
                                visit_cent -1 1 1 1 
                                screen_tbi 0  1 
                                screen_tbi*visit_cent 0 0 0 0
                                                      0 0 0 0
                                                      0 0 0 0       
                                                      0 0 0 0
                                                      1 0 0 0 
                                                      0 1 0 0
                                                      0 0 1 0 
                                                      0 0 0 1  / exp;  

  where sample = 1 ; 
run;