Hypothesis testing in joint models for longitudinal and time-to-event outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Many clinical studies collect longitudinal biomarkers known to be highly associated with a time-to-event outcome. Motivated by the problem of testing genetic association in this setting, we investigate joint models for the association of genetic variants with longitudinal measurements and time to event. We develop and validate a closed-form sample size formula for an overall genotype association in this setting, and conduct simulations to compare joint model approaches to test for direct/indirect/overall genotype associations with time to event. To improve robustness to model misspecification due to non-linearity of the longitudinal traits, we make use of spline functions to capture nonlinear subject-specific evolutions in the longitudinal process. In the simulation study, we also assess the sensitivity of inference to misspecification, and evaluate the validity and power of hypothesis tests in joint modelling. Different joint modelling approaches are implemented in an application to genetic data from the Diabetes Control and Complications Trial.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,255 | 0,422 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,010 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».