使用R包INLAjoint对多元纵向和生存结局进行联合建模
统计方法学
2024-04-04 v2 统计计算
摘要
本文介绍了R包INLAjoint，该包被设计为一个工具箱，用于拟合处理纵向和生存结局的各种回归模型。INLAjoint依赖于集成嵌套拉普拉斯近似方法的计算效率，这是马尔可夫链蒙特卡洛方法进行贝叶斯推断的一种高效替代方案，确保了参数估计和不确定性量化的速度和准确性。该包通过将各个回归模型视为构建模块，促进了复杂联合模型的构建，这些模块可以组合起来解决特定的研究问题。联合模型在生物医学研究中具有重要意义，因为在这些研究中，通常同时收集纵向标记物和删失的生存时间。它们在最近的文献中引起了极大的兴趣，证明了其能够纠正单独建模方法中存在的偏差，例如由生存事件引起的信息删失或由群体异质性引起的混杂偏差。我们提供了INLAjoint中嵌入的联合建模框架的全面概述，并附有说明性示例。通过这些示例，我们展示了INLAjoint在处理生物医学研究中遇到的复杂数据场景方面的实用价值。
引用
@article{arxiv.2402.08335,
title = {Joint Modeling of Multivariate Longitudinal and Survival Outcomes with the R package INLAjoint},
author = {Denis Rustand and Janet van Niekerk and Elias Teixeira Krainski and Håvard Rue},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.08335},
year = {2024}
}