เปรียบเทียบวิธี

	แบบจำลองการรอดชีพแบบหลายสถานะ	แบบจำลองความเปราะบางร่วมสำหรับข้อมูลการรอดชีพแบบกลุ่ม
สาขาวิชา	การวิเคราะห์การอยู่รอด	การวิเคราะห์การอยู่รอด
ตระกูล	Survival analysis	Survival analysis
ปีกำเนิด	1978	1979
ผู้ริเริ่ม	Andersen, P.K. & Keiding, N. (foundational framework); popularised by Putter, Fiocco & Geskus (2007)	Vaupel, J.W., Manton, K.G. & Stallard, E.
ประเภท	Semi-parametric hazard model	Random effects survival model
แหล่งต้นตำรับ	Putter, H., Fiocco, M. & Geskus, R.B. (2007). Tutorial in Biostatistics: Competing Risks and Multi-State Models. Statistics in Medicine, 26(11), 2389–2430.	Vaupel, J.W., Manton, K.G. & Stallard, E. (1979). The Impact of Heterogeneity in Individual Frailty on the Dynamics of Mortality. Demography, 16(3), 439–454.
ชื่อเรียกอื่น	illness-death model, multi-state transition model, Çok Durumlu Model (Multi-State / Illness-Death)	shared frailty model, random effects survival model, Frailty Modeli (Paylaşılan Kırılganlık)
ที่เกี่ยวข้อง	4	3
สรุป	The multi-state model is a generalised survival framework, formalised in the work of Andersen and Keiding and brought to wide biostatistical practice by Putter, Fiocco and Geskus (2007), that models individuals moving through multiple distinct health states — for example, healthy, ill and dead — over time. A separate hazard function is estimated for each possible transition, and transition probabilities are recovered via the product-integral of the cumulative transition intensities.	The shared frailty model, introduced by Vaupel, Manton, and Stallard in 1979, extends standard survival regression by incorporating a random effect — the 'frailty' — that captures unobserved heterogeneity among subjects or clusters. When survival outcomes are measured on individuals who share a common environment (patients in the same hospital, members of the same family, animals in the same litter), a frailty term accounts for the within-cluster dependence that ordinary Cox regression ignores.