Two-part joint model for a longitudinal semicontinuous marker and a terminal event with application to metastatic colorectal cancer data
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Joint models for a longitudinal biomarker and a terminal event have gained interests for evaluating cancer clinical trials because the tumor evolution reflects directly the state of the disease. A biomarker characterizing the tumor size evolution over time can be highly informative for assessing treatment options and could be taken into account in addition to the survival time. The biomarker often has a semicontinuous distribution, i.e., it is zero inflated and right skewed. An appropriate model is needed for the longitudinal biomarker as well as an association structure with the survival outcome. In this article, we propose a joint model for a longitudinal semicontinuous biomarker and a survival time. The semicontinuous nature of the longitudinal biomarker is specified by a two-part model, which splits its distribution into a binary outcome (first part) represented by the positive versus zero values and a continuous outcome (second part) with the positive values only. Survival times are modeled with a proportional hazards model for which we propose three association structures with the biomarker. Our simulation studies show some bias can arise in the parameter estimates when the semicontinuous nature of the biomarker is ignored, assuming the true model is a two-part model. An application to advanced metastatic colorectal cancer data from the GERCOR study is performed where our two-part model is compared to one-part joint models. Our results show that treatment arm B (FOLFOX6/FOLFIRI) is associated to higher SLD values over time and its positive association with the terminal event leads to an increased risk of death compared to treatment arm A (FOLFIRI/FOLFOX6).
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle