可卡因依赖治疗数据中纵向药物使用模式与首次复发时间的联合建模

可卡因康复研究中一个重要的终点变量是患者治疗后的首次复发时间。我们提出了一种基于函数数据分析的联合建模方法，用于研究基线纵向可卡因使用模式与区间删失的首次复发时间之间的关系。对于基线可卡因使用模式，我们同时考虑了自我报告的可卡因使用量轨迹和二值化使用轨迹。广义纵向轨迹内的变异通过潜在高斯过程进行建模，该过程由少数几个领先函数主成分刻画。基线纵向轨迹与首次复发时间之间的关联建立在潜在主成分得分之上。潜在高斯过程的均值和特征函数以及首次复发时间的风险函数均使用惩罚样条进行非参数建模，联合模型中的参数通过基于 Metropolis-Hastings 步骤的蒙特卡洛 EM 算法进行估计。提出了一种基于有效自由度的赤池信息准则 (AIC) 来选择调谐参数，并提出了一种改进的经验信息来估计估计量的方差-协方差矩阵。