Model Gabungan untuk Data Longitudinal dan Waktu-Hingga Kejadian

Model gabungan untuk data longitudinal dan waktu-hingga kejadian, yang diformalkan oleh Tsiatis dan Davidian pada tahun 2004 dan diperluas secara komprehensif oleh Rizopoulos pada tahun 2012, secara simultan mengestimasi model efek campuran untuk biomarker yang diukur berulang kali dan model kelangsungan hidup untuk waktu hingga suatu kejadian, menghubungkan kedua proses tersebut melalui efek acak bersama. Model ini menyelesaikan dua masalah utama yang tidak dapat ditangani oleh pendekatan yang lebih sederhana: penghentian studi yang informatif dari studi longitudinal dan endogenitas biomarker yang bergantung waktu yang digunakan sebagai kovariat dalam model Cox.