面向多层层次数据的联合纵向与事件时间模型

纵向与事件时间数据的联合建模近来受到广泛关注。人们正越来越多地提出对标准联合建模方法的扩展，以处理应用研究中常见的复杂数据结构。在本文中，我们提出一种用于层次化纵向与事件时间数据的联合模型。我们的动机应用探讨了非小细胞肺癌患者中肿瘤负荷与无进展生存期之间的关联。我们将肿瘤负荷定义为聚集在一名患者内的靶病灶大小的函数。由于一名患者可能有多于一个病灶，且每个病灶随时间被追踪，数据具有三级层次结构：在时间点上取得的重复测量（第1级）聚集在病灶（第2级）内，病灶又聚集在患者（第3级）内。我们通过指定新颖的关联结构，联合建模病灶特异性纵向轨迹与患者特异性死亡或疾病进展风险，这些结构将较低层簇（如病灶）的信息组合为患者级汇总（如肿瘤负荷）。我们提供了在贝叶斯框架下拟合该模型的用户友好软件。最后，我们讨论了在比患者级更高的层次上存在额外聚类因子的其他情形，因为这会影响模型表述。