Joint modeling for longitudinal covariate and binary outcome via h-likelihood
Joint modeling for longitudinal covariate and binary outcome via h-likelihood
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通过 h 似然进行纵向协变量和二元结果的联合建模
DOI：
10.1007/s10260-022-00631-8
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Misumi Toshihiro
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
寺田吉壱;山本 倫生;鶴田靖人 寒河江雅彦;儀間達也，伊藤健洋，小林靖明，大舘陽太;Misumi Toshihiro
纵向协变量和二元结果的联合建模技术在医学研究中引起了相当大的关注。估计联合模型系数的基本策略是基于具有共享随机效应的两个子模型定义联合似然。然而，在联合似然的估计步骤中需要数值积分，由于假设的子模型的复杂性，这在计算上是昂贵的。为了克服这个问题，我们提出了一个联合建模过程中使用的h-似然估计算法，以避免数值积分。我们进行蒙特卡罗模拟，通过评估参数估计的准确性和计算时间来研究我们提出的建模程序的有效性。所提出的程序的准确性进行比较，两阶段建模和数值积分的方法。我们还验证了我们提出的建模过程，将其应用到真实的数据的分析。
Joint modeling techniques of longitudinal covariates and binary outcomes have attracted considerable attention in medical research. The basic strategy for estimating the coefficients of joint models is to define a joint likelihood based on two submodels with shared random effects. Numerical integration, however, is required in the estimation step for the joint likelihood, which is computationally expensive due to the complexity of the assumed submodels. To overcome this issue, we propose a joint modeling procedure using the h-likelihood to avoid numerical integration in the estimation algorithm. We conduct Monte Carlo simulations to investigate the effectiveness of our proposed modeling procedures by evaluating both the accuracy of the parameter estimates and computational time. The accuracy of the proposed procedure is compared to the two-stage modeling and numerical integration approaches. We also validate our proposed modeling procedure by applying it to the analysis of real data.
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影响因子：
1.7
作者：
I. Ha;T. Park;Youngjo Lee
通讯作者：
Youngjo Lee
DOI：
10.1201/9781315374871
发表时间：
2016-08
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
R. Elashoff;Gang Li;Ning Li
通讯作者：
R. Elashoff;Gang Li;Ning Li
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DOI：
10.1093/biostatistics/kxx047
发表时间：
2018
期刊：
Biostatistics (Oxford, England)
影响因子：
--
作者：
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通讯作者：
Gilbert,PeterB
影响因子：
1.4
作者：
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通讯作者：
Welsh, A. H.