纵向数据与区间删失半竞争事件的联合潜类别模型：痴呆症应用
统计方法学
2022-01-14 v1
摘要
在老龄化研究中，联合模型用于探讨纵向标记物与事件时间之间的关联，并已扩展至多个标记物和/或竞争风险。在老年人中必须考虑死亡的竞争风险，因为死亡与痴呆症具有共同的风险因素。此外，在队列研究中，痴呆发病时间为区间删失，因为痴呆仅被间歇性评估。因此受试者可能在两次随访就诊之间罹患痴呆并死亡而未获诊断。为研究痴呆前认知衰退，我们提出一种联合潜类别模型，结合（可能多变量的）混合模型与疾病-死亡模型，同时处理区间删失（通过考虑可能的未观测到的向痴呆转化）与半竞争风险。参数通过处理区间删失的最大似然法估计。标记物与事件时间之间的相关性由潜类别捕捉，即具有特定死亡与痴呆风险及认知衰退轨迹的同质组群。我们提出马尔可夫与半马尔可夫版本。通过模拟研究将两种方法均与标准竞争风险的联合潜类别模型比较，随后应用于一项脑与功能老化的前瞻性队列研究，以区分与痴呆和死亡风险相关的不同认知衰退轨迹。比较强调在痴呆受试者中，死亡率更多取决于年龄而非痴呆持续时间。该模型区分了所谓的临终前衰退（非痴呆受试者中）与痴呆前衰退。
引用
@article{arxiv.1506.07415,
title = {Joint latent class model for longitudinal data and interval-censored semi-competing events: Application to dementia},
author = {Anaïs Rouanet and Pierre Joly and Jean-François Dartigues and Cécile Proust-Lima and Hélène Jacqmin-Gadda},
journal= {arXiv preprint arXiv:1506.07415},
year = {2022}
}