基于更新住院过程的死亡风险动态预测
统计方法学
2024-10-31 v2 应用统计
摘要
预测慢性患者的死亡风险对于知情的医疗决策非常有价值。本文提出了一个通用框架，用于根据患者的住院史（通常医生可以获得）动态预测其死亡风险。预测基于死亡和住院过程的联合模型，从而避免了因幸存者选择而产生的潜在偏差。该框架适应了住院过程的各种子模型。特别地，我们研究了在住院的更新模型（一种常见的复发事件建模方法）中预测死亡风险。在更新模型中，随访期间住院的分布影响死亡风险。这个结果不同于先前研究的泊松模型中的预测，其中只有住院次数重要。我们将我们的方法应用于一项前瞻性观察性队列研究，该研究包括512名在Galdakao大学医院呼吸科服务的六家门诊呼吸诊所之一接受COPD治疗的患者，中位随访时间为4.7年。我们发现更集中的住院会增加死亡风险。
引用
@article{arxiv.2406.04849,
title = {Dynamic prediction of death risk given a renewal hospitalization process},
author = {Telmo J. Pérez-Izquierdo and Irantzu Barrio and Cristobal Esteban},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.04849},
year = {2024}
}
备注
29 pages, 5 tables, 3 figures