Combining longitudinal studies of PSA.
Combining longitudinal studies of PSA.
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结合PSA的纵向研究。
DOI：
10.1093/biostatistics/5.3.483
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发表时间：
2004
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Penson,DavidF
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Inoue,LurdesYT;Etzioni,Ruth;Slate,ElizabethH;Morrell,Christopher;Penson,DavidF
前列腺特异性抗原（PSA）是一种常用于筛查前列腺癌的生物标志物。多项研究在前列腺癌诊断前检查了 PSA 增长率。然而，最终的估计结果变化很大。在本文中，我们提出了一个非线性贝叶斯分层模型，将来自三项不同研究的 PSA 增长纵向数据结合起来。我们的模型能够对 PSA 增长模式进行新颖的研究，这在以前由于样本量的限制而不可能实现。我们分析的目标有两个：首先，在结合不同研究的数据时，描述 PSA 的增长率，并考虑到差异；其次，研究晚期疾病和不利组织学等临床协变量对 PSA 增长率的影响。
Prostate‐specific antigen (PSA) is a biomarker commonly used to screen for prostate cancer. Several studies have examined PSA growth rates prior to prostate cancer diagnosis. However, the resulting estimates are highly variable. In this article we propose a non‐linear Bayesian hierarchical model to combine longitudinal data on PSA growth from three different studies. Our model enables novel investigations into patterns of PSA growth that were previously impossible due to sample size limitations. The goals of our analysis are twofold: first, to characterize growth rates of PSA accounting for differences when combining data from different studies; second, to investigate the impact of clinical covariates such as advanced disease and unfavorable histology on PSA growth rates.
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