Joint modeling of survival and longitudinal ordered data using a semiparametric approach
Visualitza/Obre
Cita com:
hdl:2117/331851
Tipus de documentArticle
Data publicació2016-07-01
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
Medical research frequently focuses on the relationship between quality of life (QoL) and survival time of subjects. QoL may be one of the most important factors that could be used to predict survival, making it worth identifying factors that jointly affect survival and QoL. We propose a semiparametric joint model that consists of item response and survival components, where these two components are linked through latent variables. Several popular ordinal models are considered and compared in the item response component, while the Cox proportional hazards model is used in the survival component. We estimate the baseline hazard function and model parameters simultaneously, through a profile likelihood approach. We illustrate the method using an example from a clinical study.
CitacióPreedalikit, K. [et al.]. Joint modeling of survival and longitudinal ordered data using a semiparametric approach. "Australian and New Zealand journal of statistics", 1 Juliol 2016, vol. 58, núm. 2, p. 153-172.
ISSN1369-1473
Versió de l'editorhttps://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1111/anzs.12153
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
Predaalikitetal201601.pdf | 511,0Kb | Visualitza/Obre |