基于地标模型和联合建模的个体动态预测：估计量验证与鲁棒性评估
应用统计
2018-08-08 v3
摘要
在疾病诊断后，一个主要目标是根据截至预测时间收集的个体信息（通常包括生物标志物的重复测量）预测诸如临床复发或死亡等事件的累积概率。已提出几种竞争性估计量来计算这些个体动态预测，主要源自两种方法：联合建模和地标法。这些方法在所用信息、模型假设和计算过程的复杂性方面有所不同。妥善验证源自联合模型和地标模型的估计量、量化其变异性并比较它们，对于在临床患者随访中开发和使用个体动态预测提供关键要素至关重要。受从前列腺特异性抗原史预测前列腺癌两种竞争进展原因的动机驱动，我们进行了深入模拟研究以验证和比较源自这两种方法的动态预测。具体而言，我们正式定义了待估计量及其估计量，提出评估预测周围不确定性的技术并验证它们。我们还从预测误差、判别能力、效率和模型假设鲁棒性方面比较了联合模型和地标模型得出的个体动态预测。我们表明应谨慎处理这些预测工具，特别是通过正确指定模型和估计量。
引用
@article{arxiv.1707.03706,
title = {Individual dynamic predictions using landmarking and joint modelling: validation of estimators and robustness assessment},
author = {Loïc Ferrer and Hein Putter and Cécile Proust-Lima},
journal= {arXiv preprint arXiv:1707.03706},
year = {2018}
}
备注
A Web Appendix may be found in the source package of this article on arXiv. Detailed examples of the code can be found at "https://github.com/LoicFerrer" for practical use