ScholarGate
Trợ lý
Survival analysis

Mô hình kết hợp cho dữ liệu dọc và dữ liệu thời gian đến sự kiện

Mô hình kết hợp cho dữ liệu dọc và thời gian đến sự kiện, được Tsiatis và Davidian chính thức hóa vào năm 2004 và được Rizopoulos mở rộng toàn diện vào năm 2012, ước tính đồng thời một mô hình hiệu ứng hỗn hợp cho các dấu ấn sinh học được đo lặp lại và một mô hình sống sót cho thời gian đến một sự kiện, liên kết hai quá trình thông qua các hiệu ứng ngẫu nhiên được chia sẻ. Mô hình này giải quyết hai vấn đề lớn mà các phương pháp đơn giản hơn không thể xử lý: bỏ cuộc có thông tin từ các nghiên cứu dọc và tính nội sinh của các dấu ấn sinh học thay đổi theo thời gian được sử dụng làm biến đồng biến trong mô hình Cox.

Mở trong MethodMindSắp ra mắtVideoSắp ra mắtTải xuống bản trình chiếu

Đọc toàn bộ phương pháp

Chỉ dành cho thành viên

Đăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.

Đăng nhập

Bản đồ phương pháp

Lân cận của các phương pháp liên quan — chọn một nút để khám phá.

Nguồn tài liệu

  1. Rizopoulos, D. (2012). Joint Models for Longitudinal and Time-to-Event Data. CRC Press. DOI: 10.1201/b12208
  2. Tsiatis, A.A. & Davidian, M. (2004). Joint Modeling of Longitudinal and Time-to-Event Data: An Overview. Statistica Sinica, 14(3), 809–834. link

Cách trích dẫn trang này

ScholarGate. (2026, June 1). Joint Model for Longitudinal and Time-to-Event Data. ScholarGate. https://scholargate.app/vi/survival/joint-model-survival

Phương pháp nào?

Đặt phương pháp này bên cạnh những phương pháp gần gũi nhất với nó và đọc chúng song song — thư viện bày sách lên bàn; lựa chọn là của bạn.

So sánh song song

Được tham chiếu bởi

ScholarGateJoint Model for Longitudinal and Survival Data (Joint Model for Longitudinal and Time-to-Event Data). Truy cập ngày 2026-06-15 từ https://scholargate.app/vi/survival/joint-model-survival · Bộ dữ liệu: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026