Gemeinsames Modell für Längsschnitt- und Zeit-zu-Ereignis-Daten
Das gemeinsame Modell für Längsschnitt- und Zeit-zu-Ereignis-Daten, formalisiert von Tsiatis und Davidian im Jahr 2004 und umfassend erweitert von Rizopoulos im Jahr 2012, schätzt gleichzeitig ein gemischtes Effektenmodell für wiederholt gemessene Biomarker und ein Überlebensmodell für die Zeit bis zu einem Ereignis, wobei die beiden Prozesse durch gemeinsame Zufallseffekte verknüpft werden. Es löst zwei Hauptprobleme, die einfachere Ansätze nicht bewältigen können: informative Dropouts aus Längsschnittstudien und die Endogenität zeitvariabler Biomarker, die als Kovariaten in einem Cox-Modell verwendet werden.
Die vollständige Methode lesen
Melden Sie sich mit einem kostenlosen Konto an, um diesen Abschnitt zu lesen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Quellen
- Rizopoulos, D. (2012). Joint Models for Longitudinal and Time-to-Event Data. CRC Press. DOI: 10.1201/b12208 ↗
- Tsiatis, A.A. & Davidian, M. (2004). Joint Modeling of Longitudinal and Time-to-Event Data: An Overview. Statistica Sinica, 14(3), 809–834. link ↗
So zitieren Sie diese Seite
ScholarGate. (2026, June 1). Joint Model for Longitudinal and Time-to-Event Data. ScholarGate. https://scholargate.app/de/survival/joint-model-survival
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Shared-Frailty-Modell für geclusterte ÜberlebensdatenÜberlebenszeitanalyse↔ compare
- Kaplan-Meier ÜberlebensschätzerÜberlebenszeitanalyse↔ compare
- Landmarkenanalyse für bedingte Überlebenszeiten und dynamische VorhersagenÜberlebenszeitanalyse↔ compare
- Mixed Effects ModelStatistik↔ compare
- Cox-Regression mit zeitabhängigen KovariatenÜberlebenszeitanalyse↔ compare
Referenziert von
Einen Fehler auf dieser Seite entdeckt? Melden oder Korrektur vorschlagen →