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中国卫生统计 2018年第6期35卷 825-830页

作者：于智凯郭强罗天娥赵晋芳段燕山西医科大学卫生统计教研室 030001 山西省肿瘤医院

目的探讨联合脆弱模型在含有终止事件的临床复发事件数据分析中的应用及R软件的实现。方法收集肺癌患者复发数据(多次住院),构建联合脆弱模型,拟采用最大惩罚似然估计(MPnLE)进行模型的参数估计,并评估肺癌患者个体内多次复发间的相关... 详细信息

目的探讨联合脆弱模型在含有终止事件的临床复发事件数据分析中的应用及R软件的实现。方法收集肺癌患者复发数据(多次住院),构建联合脆弱模型,拟采用最大惩罚似然估计(MPnLE)进行模型的参数估计,并评估肺癌患者个体内多次复发间的相关性以及复发事件与终止事件(死亡)间的相关性。结果联合脆弱模型分别评估了协变量对疾病复发进程与死亡进程的效应,同时也考虑了多次复发与死亡的相关性,结果解释合理,软件实现方便。结论联合脆弱模型可以充分挖掘含终止事件的肺癌患者复发数据所蕴含的信息,也可用于其他肿瘤患者预后因素的分析,为临床诊断和治疗提供统计学支持。

关键词：联合脆弱模型复发事件数据最大惩罚似然估计终止事件

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零膨胀联合脆弱模型在含终点事件的临床复发数据中的应用

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中国卫生统计 2018年第5期35卷 659-662页

作者：郭强罗天娥于智凯段燕山西医科大学卫生统计教研室 030001 山西省肿瘤医院

目的探讨零膨胀联合脆弱模型在含终点事件的临床复发数据中的应用。方法收集肺癌患者术后随访资料,构建零膨胀联合脆弱模型,采用高斯求积法进行参数估计,并与联合脆弱模型进行比较。结果零膨胀联合脆弱模型既考虑了复发事件与终点事件... 详细信息

目的探讨零膨胀联合脆弱模型在含终点事件的临床复发数据中的应用。方法收集肺癌患者术后随访资料,构建零膨胀联合脆弱模型,采用高斯求积法进行参数估计,并与联合脆弱模型进行比较。结果零膨胀联合脆弱模型既考虑了复发事件与终点事件间的关联,又对那些未发生复发事件的"结构零"个体建立logistic模型,提高了数据拟合效果,结果解释合理,软件实现便捷。结论零膨胀联合脆弱模型适合分析临床研究中含终点事件的零膨胀复发事件数据。

关键词：复发事件数据零膨胀终点事件联合脆弱模型高斯求积

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共享联合脆弱模型在含终点事件冠心病复发研究中的应用

共享联合脆弱模型在含终点事件冠心病复发研究中的应用

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作者：孟素艳山西医科大学

学位级别：硕士

医学纵向研究中,某随机事件在一个受试对象身上多次反复发生,即同一个体可能在一定时间里多次经历同一种事件,如膀胱肿瘤患者在治疗过程中的多次复发,白血病患者在骨髓移植后重复感染,称该类资料为复发事件数据(recurrent event data)... 详细信息

医学纵向研究中,某随机事件在一个受试对象身上多次反复发生,即同一个体可能在一定时间里多次经历同一种事件,如膀胱肿瘤患者在治疗过程中的多次复发,白血病患者在骨髓移植后重复感染,称该类资料为复发事件数据(recurrent event data)或复发数据。复发事件数据具有以下特点：(1)事件发生是有次序的;(2)个体之间有异质性heterogeneity)存在;(3)多次事件间存在非独立;(4)复发事件时间存在删失。若删失是由研究结束或者随访过程中失访而引起的,可以认为该删失时间是独立的,或者是无信息的复发事件时间。但更多的实际问题研究发现,大多数删失数据可能是由于受试者的中途退出(疾病恶化或者其它原因)或者死亡而终止的,这种删失时间(如终点事件发生时间)很可能与复发事件时间有关,称之为有信息删失的复发事件时间。当复发事件和终点事件出现时,数据具有非独立性,不满足经典Cox比例风险模型假定,无法解决该类资料分析中遇到的问题。有关复发事件数据最适分析模型的研究逐渐引起学者们的关注。本课题针对复发事件数据特点,进一步探讨不满足经典Cox比例风险模型的替代模型,以更合理地解释医学随访研究中含终点事件的复发数据所蕴藏的信息。文中第一章主要结合实际数据,进一步论证了复发事件数据特点,概括介绍了针对无信息删失复发时间数据而提出的基础模型理论。指出用基础模型处理含终点事件的复发事件数据时,往往是将终点事件看作是删失信息来处理的,这样会掩盖终点事件所蕴含的信息,引致参数的有偏估计。第二章主要通过介绍终点事件和复发事件的联合脆弱模型理论,采用简便的参数估计方法——高斯求积估计,运用SAS9.2Proc NLMIXED过程,实现脆弱模型及含终点复发事件脆弱模型分析。进一步证实,终点事件和复发事件的联合脆弱模型是基于Cox比例风险模型关于复发事件数据分析的拓展模型之一,模型中随机效应不仅可解释子组间的异质性,尚允许个体生存时间之间存在相关性。而简单脆弱模型虽能较好地解决异质性,但由于EM算法迭代缓慢等,参数估计方法不理想,限制了脆弱模型的应用。第三章结合心血管疾病冠心病实例分析,进行了简单脆弱模型(共享伽马脆弱模型、条件共享伽马脆弱模型等)和复发事件和终点事件联合建模对比研究。尽管简单脆弱模型考虑了个体生存时间之间的相关性,个体之间的异质性,但将终点事件看作删失信息来处理,忽略了复发事件中终点事件提供的信息,掩盖了终点事件对模型参数估计的影响。而对终点事件和复发事件进行联合建模,共享联合脆弱模型结果表明,影响318例冠心病患者复发和死亡风险的因素不同。复发事件风险和终点事件风险呈正相(gamma=1.3614, p=0.0031),有统计学意义,表明在实际问题研究中,应考虑对复发事件和终点事件进行联合建模;可见冠心病患者复发风险高的患者,死亡风险也较高。治疗方法、性别、高血压病史是影响冠心病患者复发风险的因素,而治疗方法和性别也是影响冠心病死亡风险的因素,冠心病事件中女性患者的死亡风险较男性高,但复发风险则反。由复发事件和终点事件构建的共享联合脆弱模型,可以评价不同协变量分层,在删失过程和相关水平两方面的作用,为临床应用提供了分析新思路。总之,脆弱模型是分析非独立、有异质性存在复发生存时间资料的有效方法。共享联合脆弱模型是终点事件和复发事件数据资料的分析的最适模型。共享联合脆弱模型既可以解释个体内相关性,也可以用脆弱解释个体之间的异质性。采用高斯求积法进行参数估计,不需要特定的基线风险先验分布假设,只需要近似分段常数基线风险,可运用SAS9.2Proc NLMIXED过程实现。进一步表明,高斯求积方法估计方便易行,不仅可直接求得标准误的估计值,且可拓展应用到复杂模型。有信息删失的情况下,随机效应合并入信息删失过程,直接产生简单的联合模型,以评价协变量分层在删失过程和相关水平两方面的作用,不仅可以描述个体生存时间之间存在的相关性及个体之间的异质性,也可以描述复发事件和终点事件风险。

关键词：共享脆弱模型联合脆弱模型高斯求积估计复发事件终点事件

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联合脆弱copula模型在含终止事件的临床复发数据中的应用

联合脆弱copula模型在含终止事件的临床复发数据中的应用

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作者：郭强山西医科大学

学位级别：硕士

目的含终止事件的临床复发事件数据广泛存在于医学随访研究中,且复发事件与终止事件之间往往是非独立的。联合脆弱模型虽然考虑了个体水平复发事件与终止事件间的相关性,但模型中可能仍有残差相依性存在,这可能是由于影响复发事件的特... 详细信息

目的含终止事件的临床复发事件数据广泛存在于医学随访研究中,且复发事件与终止事件之间往往是非独立的。联合脆弱模型虽然考虑了个体水平复发事件与终止事件间的相关性,但模型中可能仍有残差相依性存在,这可能是由于影响复发事件的特有协变量未测量到或收集不全所致。因此,本文拟引入联合脆弱copula模型,采用copula函数将残差依赖性考虑到模型中,以更合理的分析和解释实际数据所蕴含的信息。进一步阐明联合脆弱copula模型的基本思想与建模原理,用模拟研究与实例分析验证其在含终止事件的临床复发事件数据中的适用性,为医学实践中此类数据的分析提供方法学依据,进一步拓展脆弱模型在复发事件数据研究中的应用。方法首先考虑样本量大小、事件复发次数、删失比例及残差依赖性大小等参数生成含终止事件的复发事件数据,设置不同的模拟方案进行模拟研究(重复模拟次数为100次)。从估计值的偏差、标准误、均方误差及CP%四个方面评价模型参数估计效果,分析在不同参数条件下联合脆弱copula模型的参数估计性能,并与联合脆弱模型的估计结果进行比较。其次,将联合脆弱copula模型用于肺癌患者术后复发事件数据的实例分析中,在R3.4.3软件中采用***包实现模型的极大惩罚似然估计,分析肺癌患者术后多次复发和死亡的影响因素,估计模型中的残差相依性大小,并评价肺癌患者术后多次复发对其死亡风险的影响。结果和结论1.联合脆弱copula模型用于含终止事件的临床复发事件数据分析具有独特优势联合脆弱copula模型是联合脆弱模型的进一步扩展,是在联合脆弱模型的基础上,通过引入copula函数来构建联合模型中的残差相依性。研究结果表明,联合脆弱copula模型既考虑了个体水平复发事件与终止事件间的相关性,又考虑了由于复发事件所特有的协变量未测量到或收集不全而引起的残差相依性,而且可以评估研究个体复发事件的发生对其终止事件发生风险的影响(RR(10)(28)q1)。因此,将该模型用于含终止事件的临床复发事件数据分析具有独特优势。2.模拟研究表明联合脆弱copula模型的参数估计结果更加可靠模拟研究表明对于处理具有残差相依性的含终止事件的临床复发事件数据,联合脆弱copula模型的参数估计结果更加可靠。对于含终止事件的临床复发事件数据用联合脆弱copula模型拟合时,个体的复发事件次数越多,参数估计效果越好,基线风险函数的分布越集中;在一定范围内,样本量越大,参数估计结果越好;对于删失比例在16%7%的数据,模型参数估计结果良好;在样本量为100时,参数q越大(即残差相依性越强),其估计值的可靠性有所降低,这可能是由于样本量太少而导致copula函数的参数估计值产生了较大的偏差,当样本量为500时,参数q的估计结果有了明显改善。此外,联合脆弱模型的模拟结果显示,脆弱项的方差η大于对应的联合脆弱copula模型的估计结果,复发事件与终止事件的协变量估计值偏差均大于联合脆弱copula模型的结果,可能是联合脆弱模型没有考虑残差相依性所致。由于复发事件所特有的协变量测量不全或未收集到,拟合的联合脆弱模型往往具有残差相依性。因此,对于含终止事件的临床复发事件数据分析,联合脆弱copula模型的参数估计效果优于联合脆弱模型。3.肺癌患者术后多次复发及死亡影响因素的分析结果实例分析结果显示,影响肺癌患者术后多次复发的因素有肿瘤的分化程度、肿瘤最大径大小及是否有淋巴转移。影响肺癌患者术后死亡的因素主要有年龄、性别、吸烟、肿瘤临床分期、分化程度及肿瘤最大径大小。模型中存在较强的残差相依性(t=0.503,%95CI:0.304-0.702)。copula函数的参数q=2.027,描述了肺癌患者术后发生复发者其死亡的风险是未发生复发者的3.027(%95CI:1.872-5.711)倍,说明多次复发是患者死亡的一个重要原因。联合脆弱copula模型可很好的解释这种残差依赖性,进一步说明了该模型在含终止事件的临床复发事件数据中的适用性。

关键词：复发事件数据终止事件联合脆弱模型 copula函数极大惩罚似然估计

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基于随机生存森林的低级别脑胶质瘤复发预测模型

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统计学与应用 2024年第1期13卷 151-163页

作者：毛丹怡曾庆杨裕隆陈宇轩钱金山重庆医科大学公共卫生学院重庆

背景:低级别脑胶质瘤(LGG)患者在治疗后仍可能面临复发的风险。本研究旨在考虑复发与死亡相关性的基础上分析影响LGG患者复发的因素,并建立复发预测模型。方法:收集来自TCGA数据库LGG患者的临床数据,最终纳入457例LGG患者。建立联合脆... 详细信息

背景:低级别脑胶质瘤(LGG)患者在治疗后仍可能面临复发的风险。本研究旨在考虑复发与死亡相关性的基础上分析影响LGG患者复发的因素,并建立复发预测模型。方法:收集来自TCGA数据库LGG患者的临床数据,最终纳入457例LGG患者。建立联合脆弱模型分析复发危险因素,采用随机生存森林(Random Survival Forest,RSF)的方法建立LGG复发预测模型,同时建立Cox模型作为比较。结果:主要治疗结局、年龄、ICD-O-3组织学编码、首次症状持续时间、术后、肿瘤组织学分级和放射治疗作为预测因子纳入LGG复发预测模型。与Cox模型相比,RSF模型具有较好的区分度和校准度,具体表现为,基于bootstrap重抽样数据集计算1、3和、5年RSF的C指数分别为0.813、0.748和0.745,Cox分别为0.824、0.724和0.727,RSF在1、3、5年的AUC值分别为0.824、0.746和0.754,而Cox分别为0.833、0.713和0.730;校准曲线也表明RSF模型表现更优。结论:复发和死亡事件不应独立看待,RSF在复杂生存数据的预测建模方面具有优势,未来期待更多探索预测脑胶质瘤患者复发的方法和工具,且这些方法能得到在临床上的实践应用。

关键词：低级别脑胶质瘤复发预测模型随机生存森林联合脆弱模型 TCGA

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