A two‐level copula joint model for joint analysis of longitudinal and competing risks data
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In this article, we propose a two-level copula joint model to analyze clinical data with multiple disparate continuous longitudinal outcomes and multiple event-times in the presence of competing risks. At the first level, we use a copula to model the dependence between competing latent event-times, in the process constructing the submodel for the observed event-time, and employ the Gaussian copula to construct the submodel for the longitudinal outcomes that accounts for their conditional dependence; these submodels are glued together at the second level via the Gaussian copula to construct a joint model that incorporates conditional dependence between the observed event-time and the longitudinal outcomes. To have the flexibility to accommodate skewed data and examine possibly different covariate effects on quantiles of a non-Gaussian outcome, we propose linear quantile mixed models for the continuous longitudinal data. We adopt a Bayesian framework for model estimation and inference via Markov Chain Monte Carlo sampling. We examine the performance of the copula joint model through a simulation study and show that our proposed method outperforms the conventional approach assuming conditional independence with smaller biases and better coverage probabilities of the Bayesian credible intervals. Finally, we carry out an analysis of clinical data on renal transplantation for illustration.
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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 | 0,003 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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