Modèle conjoint pour données longitudinales et données de temps d'événement

Le modèle conjoint pour données longitudinales et données de temps d'événement, formalisé par Tsiatis et Davidian en 2004 et étendu de manière exhaustive par Rizopoulos en 2012, estime simultanément un modèle à effets mixtes pour des biomarqueurs mesurés de manière répétée et un modèle de survie pour le temps jusqu'à un événement, reliant les deux processus par des effets aléatoires partagés. Il résout deux problèmes majeurs que des approches plus simples ne peuvent gérer : l'abandon informatif des études longitudinales et l'endogénéité des biomarqueurs variant dans le temps utilisés comme covariables dans un modèle de Cox.