两种多状态建模框架的比较及其在 COVID-19 住院结局中的应用
统计方法学
2023-03-23 v1
摘要
我们比较了两种可用于表示传染病期间感染者住院后事件日期的多状态建模框架。这些方法被应用于因 COVID-19 住院患者的数据，以估计入住 ICU 的概率、ICU 入院前后患者在院死亡的概率、住院时长，以及所有这些如何随年龄与性别变化。一种建模框架基于为竞争风险定义转移特定风险函数。一种较少使用的框架定义将经历各后续事件的局部潜在子群体，并使用混合模型估计个体经历各事件的概率，以及在事件发生时其发生时间的分布。我们在 COVID-19 实例背景下比较这两种框架的优缺点。问题包括模型参数的解释、估计关注量的计算效率、软件实现与拟合优度评估。在实例中，我们发现某些群体似乎处于某些事件的极低风险中，尤其是 ICU 入院，这些最好通过使用“治愈率”模型来定义转移特定风险表示。我们提供通用软件在“flexsurv”R 包中实现我们所描述的所有模型，该包允许使用任意灵活的分布来表示原因别风险或事件时间。
引用
@article{arxiv.2203.13210,
title = {A comparison of two frameworks for multi-state modelling, applied to outcomes after hospital admissions with COVID-19},
author = {Christopher Jackson and Brian Tom and Peter Kirwan and Sema Mandal and Shaun Seaman and Kevin Kunzmann and Anne Presanis and Daniela De Angelis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.13210},
year = {2023}
}