对于多个纵向标记和时间到事件数据的两阶段联合建模方法
Taban Baghfalaki1,2, Reza Hashemi3, Catherine Helmer2
1Department of Mathematics, The University of Manchester, Manchester, UK.
我们开发了一种新的两阶段贝叶斯方法,以共同建模多个纵向标记和时间到事件结果,克服计算挑战. 这种方法提高了预测模型的准确性与众多的标记,即使有信息的脱落.
科学领域:
- 生物统计学 生物统计学
- 临床数据分析 临床数据分析
- 纵向数据建模 纵向数据建模
背景情况:
- 纵向标记和时间到事件数据的联合建模在临床研究中至关重要.
- 标记数量的增加导致标准联合模型中的计算挑战和融合问题.
研究的目的:
- 提出一种新的两阶段贝叶斯方法,用于联合建模多个纵向标记和时间到事件结果.
- 解决复杂的临床数据集中的信息丢失导致的计算难以处理和偏差.
主要方法:
- 一个两阶段的贝叶斯式方法:第一阶段估计了单标记器联合模型,预测标记器轨迹,避免了信息性学偏差.
- 第二阶段适用于使用预测标记值/斜率作为时间依赖的共变量的比例危险模型.
- 采用多重归算来处理生存模型估计的第一阶段预测中的不确定性.
主要成果:
- 提出的方法成功处理了大量的纵向标记,克服了传统多标记器联合模型的计算限制.
- 通过模拟研究和应用到PBC2数据集进行验证.
- 在使用具有17个纵向标记的数据集预测痴呆风险方面表现出有效性.
结论:
- 新的两阶段贝叶斯方法为许多纵向标记器的联合建模提供了一个计算可行的解决方案.
- 促进在复杂的临床研究环境中开发可靠的预测模型.
- 一个R包,TSJM,可用于支持这种方法的实际应用.
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