基于患者病史与生物标志物的预测与预报模型及其在硬皮病中的应用
应用统计
2018-11-13 v1
摘要
本文旨在基于硬皮病患者的历史肺功能值和血清生物标志物预测肺功能值。疾病进展由三个肺功能指标（FVC、TLC、DLCO）衡量。四个生物标志物（TIMP1、P3NP、HA、NT-proBNP）的值可得。数据稀疏（间隔6个月）且不规则（多次访视缺失）。我们考虑两种建模方法以实现目标，即作为流行病学研究中标准方法的混合效应模型，以及通常用于密集时间数据集的函数主成分分析模型。我们发现函数数据方法能够很好地恢复三个肺功能指标的轨迹并预测未来值。
引用
@article{arxiv.1811.04290,
title = {Prediction and forecasting models based on patient's history and biomarkers with application to Scleroderma disease},
author = {Haiyan Liu and Francesco Del Galdo and Jeanine Houwing-Duistermaat},
journal= {arXiv preprint arXiv:1811.04290},
year = {2018}
}