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A Flexible joint longitudinal-survival Model for Analyzing longitudinally Sampled Biomarkers

Open Journal of Statistics 2021年第5期11卷 778-805页

作者： Sepehr Akhavan Masouleh Tracy Holsclaw Babak Shahbaba Daniel L. Gillen Facebook Menlo Park USA Department of Computer Science University of California Irvine USA Department of Statistics University of California Irvine USA

We propose a flexible joint longitudinal-survival framework to examine the association between longitudinally collected biomarkers and a time-to-event endpoint. More specifically, we use our method for analyzing the survival outcome of end-stage renal disease patients with time-varying serum albumin measurements. Our proposed method is robust to common parametric assumptions in that it avoids explicit specification of the distribution of longitudinal responses and allows for a subject-specific baseline hazard in the survival component. Fully joint estimation is performed to account for uncertainty in the estimated longitudinal biomarkers that are included in the survival model.

关键词： joint longitudinal-survival Bayesian Nonparameterics Gaussian Processes

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