×
梅拉尼，布拉格;赞扬，丹尼尔;格兰，乔恩·迈克尔;布鲁诺·莱德尔伯格;年轻，吉姆;Hansjakob Furrer;鲁道夫·蒂埃鲍特

观察性研究中评估HAART对CD4影响的动态模型：应用于阿奎坦队列和瑞士HIV队列研究。 （英文） Zbl 1366.62239号

生物计量学 73，第1期，294-304（2017）.
摘要：在许多随机临床试验中，高效抗逆转录病毒治疗（HAART）已被证明在增加CD4计数方面有效。由于随机试验有一些局限性（例如，持续时间短，受试者选择多），因此使用观察性研究评估治疗效果很有意思。这很有挑战性，因为治疗优先从病情严重的受试者开始。这一普遍问题已通过依赖于反事实公式的边际结构模型（MSM）进行了处理。因果关系的另一种方法是基于动力学模型。我们提出了三个基于线性增量模型（LIM）的离散时间动态模型：第一个模型基于CD4计数的一个差分方程，第二个模型具有平衡点，第三个模型基于两个差分方程式系统，该系统允许联合建模CD4计数和病毒载量。我们还考虑了基于具有非线性混合效应的常微分方程（ODE-NLME）的连续时间模型。这些机械模型允许在可用的情况下结合生物学知识，从而增加了检测治疗效果的统计证据。由于ODE-NLME中的推理在数值上具有挑战性，并且需要特定的方法和软件，因此LIM在一致性、准确性和复杂性方面是一个有价值的中介选项。我们比较了ANRS CO3-阿基坦队列和瑞士HIV队列研究中模拟和说明的不同方法。

引用于2文件

MSC公司：

62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析
92 C50 医疗应用（通用）

关键词：

动态机械模型;线性增量模型;边际结构模型;非线性混合效应模型;观察性研究;高效抗逆转录病毒治疗（HAART）

软件：

FLIM公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit｛M.Prague｝等人，《生物计量学》73，第1期，294-304（2017年；Zbl 1366.62239）
全文： 内政部 arXiv公司 链接

参考文献：

[1] Aalen，《皇家统计学会杂志》A 175 pp 831–（2012）·文件编号：10.1111/j.1467-985X.2011.01030.x
[2] 亚当斯，《计算与应用数学杂志》184页，第10页–（2005年）·Zbl 1075.92030年 ·doi:10.1016/j.cam.2005.02.004
[3] Adams，《HIV的动态多药物治疗：最佳和STI控制方法》，《数学生物科学与工程》1，第223页–（2004年）·Zbl 1060.92034号 ·doi:10.3934/mbe.2004.1.223
[4] Arjas，《纵向数据的因果推理》，《斯堪的纳维亚统计杂志》，第31页，第171页–（2004）·Zbl 1060.62032号 ·doi:10.1111/j.1467-9469.2004.02-134.x
[5] 科尔，为边际结构模型构建逆概率权重，《美国流行病学杂志》168页656–（2008）·doi:10.1093/aje/kwn164
[6] Cole，《使用边际结构左偏平均模型确定高效抗逆转录病毒治疗对人类免疫缺陷病毒1型RNA病毒载量变化的影响》，《美国流行病学杂志》166第219页–（2007）·doi:10.1093/aje/kwm047
[7] 科尔，估计高活性抗逆转录病毒治疗启动对CD4细胞计数影响的边缘结构模型，《美国流行病学杂志》162第471页–（2005）·doi:10.1093/aje/kwi216
[8] 赞扬，arXiv：1511.00860（2015）
[9] 《英国皇家统计学会杂志》B 71第719页–（2009年）·Zbl 1250.62004号 ·文件编号：10.1111/j.1467-9868.2009.00703.x
[10] 赞扬，《估算动态治疗效果的随机系统方法》，《寿命数据分析》21 pp 561–（2015）·Zbl 1333.62098号 ·doi:10.1007/s10985-015-9322-3
[11] Commumes，D.2015动态生物统计模型·Zbl 1333.92001年
[12] Dawid，《没有反事实的因果推断》，《美国统计协会杂志》95页407–（2000）·Zbl 0999.62003号 ·doi:10.1080/01621459.2000.10474210
[13] Didelez，基于局部独立性的标记点过程的图形模型，《皇家统计学会杂志》B 70 pp 245–（2008）·Zbl 05563353号 ·doi:10.1111/j.1467-9868.2007.00634.x
[14] Diggle，《辍学纵向数据分析：目标、假设和建议》，《皇家统计学会杂志》C 56页499页–（2007年）·文件编号：10.1111/j.1467-9876.2007.00590.x
[15] Eichler，《关于格兰杰因果关系和干预措施对时间序列的影响》，《寿命数据分析》，第16页，第3页–（2010年）·Zbl 1322.62063号 ·doi:10.1007/s10985-009-9143-3
[16] Ernst，D.Stan，G.-B.Goncalves，J.Wehenkel，L.2006年基于临床数据的HIV决策和控制最佳STI策略，2006年第45期667 672页
[17] e，随机过程之间影响的一般定义，《寿命数据分析》16，第33页–（2010）·Zbl 1322.60046号 ·doi:10.1007/s10985-009-9131-7
[18] Gran，J.M.Hoff，R.Roysland，K.Ledergerber，B.Young，J.Aalen，O.2016应用模拟数据和瑞士HIV队列研究数据评估时间依赖性混杂治疗的治疗效果
[19] 格兰杰，《计量经济学》37页424–（1969）·Zbl 1366.91115号 ·doi:10.2307/1912791
[20] Guedj，《生物统计学》，第63页，第1198页–（2007年）·Zbl 1136.62074号 ·文件编号：10.1111/j.1541-0420.2007.00812.x
[21] Hernán，《医学统计》，第21页，1689–（2002）·doi:10.1002/sim.1144
[22] 霍夫，《永别了，缺失数据的线性增量模型：FLIM包》，《R期刊》第6期第137页–（2014）
[23] Ko，使用边缘结构模型从纵向HIV自然史研究中评估因果治疗效果，《生物统计学》59，第152页–（2003）·Zbl 1210.62174号 ·数字标识代码：10.1111/1541-0420.0018
[24] Lavielle，长期HIV动态模型和抗病毒反应的最大似然估计，生物统计学67 pp 250–（2011）·Zbl 1217.62174号 ·文件编号：10.1111/j.1541-0420.2010.01422.x
[25] Liang，使用广义线性模型进行纵向数据分析，Biometrika 73 pp 13–（1986）·兹比尔0595.62110 ·doi:10.1093/生物技术/73.113
[26] Orellana，用于估计最佳动态治疗方案的动态方案边际结构平均值模型，第一部分：主要内容，《国际生物统计学杂志》，第6页，1557–（2010）
[27] Pepe，关于用纵向数据和一般相关响应数据推断边际回归模型的警告，《统计通信-模拟》23页939–（1994）·doi:10.1080/03610919408813210
[28] Perelson，病毒和免疫系统动力学建模，《自然评论免疫学》2，第28页–（2002）·doi:10.1038/nri700
[29] Petersen，估计时变效应修正的历史调整边际结构模型，《美国流行病学杂志》166页985–（2007）·doi:10.1093/aje/kwm232
[30] 彼得森，《个性化治疗规则：生成候选临床试验》，《医学统计》26页4578–（2007）·doi:10.1002/sim.2888
[31] Petersen，《评估抗逆转录病毒粘附干预措施的有效性：使用边际结构模型复制随机对照试验的结果》，《获得性免疫缺陷综合征杂志》，43 pp S96–（2006）·doi:10.1097/01.qai.000248344.95135.8d
[32] 布拉格，基于机械模型的HIV感染患者治疗监测，《生物统计学》68，第902页–（2012年）·Zbl 1272.62079号 ·doi:10.1111/j.1541-0420.2012.01749.x
[33] 布拉格，NIMROD:基于常微分方程的随机效应模型中，通过后验的正态近似进行推理的程序，《生物医学111》第447页-（2013）·doi:10.1016/j.cmpb.2013.04.014
[34] 布拉格，生物标记物的动态模型和个性化药物的临床进展：艾滋病毒背景，《高级药物交付评论》65页954–（2013）·doi:10.1016/j.地址：2013.04.004
[35] Robins，流行病学中的边缘结构模型和因果推断，流行病学11，第550页–（2000）·doi:10.1097/000001648-200009000-00011
[36] Saarela，《关于边缘结构模型的贝叶斯估计》，《生物统计学》71第279页–（2015）·兹比尔1390.62305 ·doi:10.1111/biom.12269
[37] Sterne，有效抗逆转录病毒治疗在预防艾滋病和死亡方面的长期有效性：一项前瞻性队列研究，《柳叶刀》366页378–（2005）·doi:10.1016/S0140-6736（05）67022-5
[38] Thiébaut，根据第一年抗逆转录病毒治疗期间的病毒反应，HIV-1感染的临床进展，《获得性免疫缺陷综合征杂志》，第14页，971–（2000）
[39] Walker，《因适应症而困惑》，《流行病学》第7卷第335页–（1996年）
[40] Wu，艾滋病临床试验中HIV动态研究的统计方法，《医学研究中的统计方法》，第14页，171–（2005）·Zbl 1122.62378号 ·doi:10.1191/0962280205sm390oa
[41] 肖，用于评估时间依赖性治疗对危险的累积效应的灵活边际结构模型：在瑞士HIV队列研究中重新评估地达诺新治疗的心血管风险，美国统计协会杂志109页455–（2014）·doi:10.1080/01621459.2013.872650
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。