具有时变处理与异方差的联合建模:贝叶斯分析及其在弗明汉心脏研究中的应用
应用统计
2023-08-22 v4 统计方法学
摘要
慢性病医学研究通常关注纵向危险因素特征与个体晚年疾病结局之间的关系。这些特征通常可能因治疗或环境影响而发生中间结构性变化。此类研究的分析可由联合模型框架处理。然而,当前的联合建模未考虑风险特征残差变异性中的结构性变化,也未考虑个体特异性残差变异性对时间至事件结局的影响。在本文中,我们扩展了联合模型框架以解决这两种异质性个体内变异性。采用贝叶斯方法估计未知参数,并进行模拟研究以考察该方法的性能。所提出的联合模型应用于弗明汉心脏研究,以探讨抗高血压药物对收缩压变异性及其对心血管疾病发病风险的影响。我们表明,抗高血压药物与升高的收缩压变异性相关,且变异性增大会提高患心血管疾病的风险。
引用
@article{arxiv.1912.06398,
title = {Joint modeling with time-dependent treatment and heteroskedasticity: Bayesian analysis with application to the Framingham Heart Study},
author = {Sandra Keizer and Zhuozhao Zhan and Vasan S. Ramachandran and Edwin R. van den Heuvel},
journal= {arXiv preprint arXiv:1912.06398},
year = {2023}
}
备注
34 pages, 4 figures