×

使用加速失效时间模型对超过零的纵向计数和时间-事件数据进行联合建模:CD4细胞计数应用。 (英语) Zbl 07585048号

摘要:纵向计数和事件时间(TTE)数据通常以某种方式关联。因此,使用联合模型分析这些数据构成了一个吸引人的建模框架,该框架应用于统计学和临床研究的许多不同领域。此外,加速失效时间(AFT)模型可用于分析TTE数据,以估计协变量对生存时间加速/减速的影响。因此,我们假设本文中的时间变量是用Weibull AFT分布建模的。此外,为了开发这类数据的联合建模策略,在纵向计数子模型中使用幂级数(PS)分布族的一个成员,应用了相关广义线性混合效应模型(GLMEM)。纵向计数和TTE数据可能都有多余的零。通过一些仿真研究,说明了这种方法在考虑左右两种审查机制的联合建模中的适用性。最后,我们在真实的艾滋病数据集上实现了这些提出的联合模型。

MSC公司:

62至XX 统计
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
全文: 内政部

参考文献:

[1] Abiso,E.M。;Taye,G.A。;贝达索,B.G。;Hassen,D.A.,使用加速失效时间数据和纵向CD4细胞计数对HIV/AIDS患者生存率进行贝叶斯联合建模,英国医学与医学研究杂志,20,6,1-12(2017)
[2] 巴格拉基,T。;Ganjali,M.,《偏正态纵向测量和时间到事件数据联合建模的贝叶斯方法》,《统计学中的通信——理论和方法》,13,2,169-91(2015)·Zbl 1369.62289号
[3] 巴赫拉米,S.E。;甘贾利,M。;Amirian,Y.,纵向零膨胀幂级数回归模型的似然估计,应用统计杂志,39,9,1965-74(2012)·Zbl 1514.62150号 ·doi:10.1080/02664763.2012.699951
[4] Bender,R。;奥古斯丁,T。;Blettner,M.,《生成生存时间以模拟Cox比例风险模型》,《医学统计学》,24,11,1713-23(2005)·doi:10.1002/sim.2059
[5] Bradburn,M.J。;克拉克·T·G。;爱,S.B。;Altman,D.G.,生存分析第二部分:多元数据分析——概念和方法介绍,英国癌症杂志,89,3,431-36(2003)·doi:10.1038/sj.bjc.6601119
[6] Brown,E。;易卜拉欣,R.J.G。;DeGruttola,V.,多纵向生物标志物和存活率的灵活B样条模型,生物计量学,61,1,64-73(2005)·兹比尔1077.62102 ·doi:10.1111/j.0006-341X.2005.030929.x
[7] 巴克利,J。;James,I.,《截尾数据线性回归》,《生物统计学》,第66、3、429-36页(1979年)·Zbl 0425.62051号 ·doi:10.1093/biomet/66.3.429
[8] 克拉克·T。;Bradburn,G.M.J。;爱,S.B。;Altman,G.,生存分析。第一部分:基本概念和初步分析,《英国癌症杂志》,89,2,232-38(2003)·doi:10.1038/sj.bjc.6601118
[9] Chi,Y。;Ibrahim,Y.J.,多元纵向和多元生存数据的联合模型,生物统计学,62,2,432-45(2006)·Zbl 1097.62122号 ·doi:10.1111/j.1541-0420.2005.00448.x
[10] Cox,D.,回归模型和生命表,《皇家统计学会杂志:B辑(方法学)》,34,2187-220(1972)·Zbl 0243.62041号 ·doi:10.1111/j.2517-6161.1972.tb00899.x
[11] De Gruttola,V.D。;Tu,X.M.,CD4-淋巴细胞计数的建模进展及其与生存时间的关系,生物统计学,50,4,1003-14(1994)·Zbl 0825.62792号 ·doi:10.2307/2533439
[12] 多布森,A。;Barnett,A.J.,《广义线性模型简介》(2008),博卡拉顿:查普曼和霍尔/CRC,博卡拉顿·Zbl 1165.62049号
[13] Edwin,T.K.,幂级数分布和零膨胀模型(2014),内罗毕大学:内罗毕大学
[14] Fitzmaurice,G.M。;新墨西哥州莱尔德。;Ware,J.H.,《应用纵向分析》(2011年),威利父子公司·Zbl 1226.62069号
[15] Goldman,A。;卡林,I.B.P。;克雷恩,L.R。;拉纳,C。;Korvick,J.A。;戴顿,L。;Abrams,D.I.,CD4+对晚期HIV感染患者使用ddI或ddC治疗的反应和临床后果,获得性免疫缺陷综合征和人类逆转录病毒学杂志,11,161-69(1996)
[16] 古普塔,P。;L.R.C.古普塔。;Tripathi,C.,零调整计数数据分析,计算统计与数据分析,23,2,207-18(1996)·兹比尔0875.62096
[17] 郭,X。;Carlin,B.P.,《使用标准计算机包对纵向和事件时间数据进行单独和联合建模》,《美国统计学家》,58,1,16-24(2004)·doi:10.198/003130042854
[18] Hall,D.,零膨胀泊松和随机效应二项式回归:一个案例研究,生物统计学,56,4,1030-39(2000)·Zbl 1060.62535号 ·doi:10.1111/j.0006-341x.2000.01030.x
[19] 希基,G.L。;Philipson,P。;Jorgensen,A。;Kolamunnage-Dona,R.,《具有多个事件时间结果的纵向和时间-事件数据联合模型:综述》,《国际生物统计杂志》,14,1,45-63(2018)·doi:10.1515/ijb-2017-0047
[20] 霍斯默,D。;莱梅肖,W.S。;May,S.,《应用生存分析:时间-事件数据的回归建模》(2008),新泽西州:John Wiley and Sons出版社,新泽西·Zbl 1136.62060号
[21] Z.Jin。;林博士。;魏玉良。;Ying,Z.,加速失效时间模型的基于秩的推断,Biometrika,90,2,341-53(2003)·Zbl 1034.62103号 ·doi:10.1093/biomet/90.2.341
[22] Kalbfleisch,J。;Prentice,R.D.,《失效时间数据的统计分析》(2002),纽约:威利出版社,纽约·兹比尔1012.62104
[23] Klein,J.P。;Moeschberger,M.L.,生存分析-删失和截断数据的技术(2003),生物与健康统计,纽约:Springer LLC·Zbl 1011.62106号
[24] Lambert,D.,《零膨胀泊松回归及其在制造缺陷中的应用》,Technometrics,34,1,1-14(1992)·Zbl 0850.62756号 ·doi:10.2307/1269547
[25] Lee,E。;Wang,T。;W、 J.,生存数据分析的统计方法(2003年),纽约:威利,纽约·Zbl 1026.62103号
[26] 李,S。;郑,M。;Gao,S.,老年非裔美国人队列中纵向胆固醇测量和痴呆发病时间的联合建模,生物统计与流行病学,1,1148-60(2017)
[27] 门登霍尔,W。;Sincich,T.,《统计学第二门课程:回归分析》(2012年)
[28] Min,Y.(最小值)。;Agresti,A.,零膨胀计数数据重复测量的随机效应模型,《统计建模:国际期刊》,5,1,1-19(2005)·Zbl 1070.62060号 ·doi:10.1191/1471082X05st084oa
[29] Molenberghs,G。;Verbeke,G.,离散纵向数据模型(2005),纽约:Springer Verlag,纽约·Zbl 1093.62002号
[30] 帕特尔,K。;Kay,R。;Rowell,L.,比较比例风险和加速失效时间模型:在流感中的应用,药物统计,5,3,213-24(2006)·doi:10.1002/pst.213
[31] Qi,J.,比例风险和加速失效时间模型的比较。A(2009),萨斯喀彻温大学萨斯卡通分校:萨斯喀彻温大学萨斯喀通分校
[32] Rizopoulos,D.,JM:纵向和时间-事件数据联合建模的R包,《统计软件杂志》,35,2010,1-33(2010)
[33] Rizopoulos,D.,《纵向和时间-事件数据的联合模型及其在R中的应用》(2012年),博卡拉顿:查普曼和霍尔/CRC,博卡拉顿·Zbl 1284.62032号
[34] Rizopoulos,D.,使用MCMC拟合纵向和时间-事件数据联合模型的R包JMbayes,统计软件杂志,72,7,37-73(2016)·doi:10.18637/jss.v072.i07
[35] Saikia,R。;Barman,P.M.,《加速失效时间模型综述》,《国际统计与系统杂志》,12,2,311-22(2017)
[36] Sousa,I.,《纵向测量和时间-事件联合建模综述》,REVSTAT统计杂志,9,1,57-81(2011)·Zbl 1297.62222号
[37] 苏尼特拉,A。;Sooriyarachchi,R.,指数生存数据和泊松计数数据的联合模型,美国应用数学与统计杂志,6,2,72-9(2018)
[38] 出汗,M。;Thompson,G.,纵向和时间-事件数据的联合建模及其在预测腹主动脉瘤生长和破裂中的应用,生物医学杂志。《生物统计学》(Biometrische Zeitschrift),第53、5、750-63页(2011年)·Zbl 1226.62130号 ·doi:10.1002/bimj.201100052
[39] 曾,Y。;谢福林。;Wang,J.,加速失效时间和纵向数据的联合建模,Biometrika,92,3,587-603(2005)·Zbl 1152.62380号 ·doi:10.1093/biomet/92.3587
[40] Tsiatis,A.,《使用删失数据的线性秩检验估计回归参数》,《统计年鉴》,18,1,354-72(1990)·Zbl 0701.62051号 ·doi:10.1214/aos/1176347504
[41] Tsiatis,A。;De Gruttola公司。;Wulfsohn,M.S.,用误差测量的纵向数据模拟生存率的关系-应用于艾滋病患者的生存率和CD4计数,美国统计协会杂志,90,429,27-37(1995)·Zbl 0818.62102号 ·doi:10.1080/01621459.1995.10476485
[42] 王义杰。;Taylor,M.G.,《应用于获得性免疫缺陷综合征的纵向和事件时间数据联合建模》,美国统计协会杂志,96,455,895-905(2001)·兹比尔1047.62115 ·doi:10.1198/016214501753208591
[43] Wei,L.J.,《加速失效时间模型:生存分析中Cox回归模型的有用替代品》,《医学统计学》,第11期,第14-15期,第1871-79页(1992年)·doi:10.1002/sim.4780111409
[44] 谁(2016)
[45] Wulfsohn,M。;Tsiatis,A.,生存和纵向数据测量误差的联合模型,生物统计学,53,1,330-39(1997)·Zbl 0874.62140号
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配,可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。