多变量区间检测失效时间数据的比例风险模型

本文重点介绍了一种用于分析艾滋病观察研究中的多变量间隔相关数据集的方法。本研究的目的是确定HIV感染者中机会感染巨细胞病毒（CMV）的自然病史。在这项观察性研究中，在预定的诊所就诊时进行了实验室测试，以测试血液和尿液中是否存在巨细胞病毒（称为血液和尿液中的巨细胞病毒脱落）。研究调查员感兴趣的是确定研究开始时的HIV疾病阶段是否预示着CMV在血液或尿液中脱落的风险增加。如果所有患者都进行了每次临床访视，数据将是多变量分组失败时间数据，可以使用公开的方法。然而，许多患者错过了几次就诊，当他们回来时，他们的实验室检测表明他们的血液和/或尿液CMV脱落状态发生了变化，从而产生了间隔相关的失败时间数据。本文概述了一种应用比例风险模型分析HIV感染患者CMV研究中的多变量间隔相关失效时间数据的方法。