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Dynamic optimal strategy for monitoring disease recurrence

Science China Mathematics 2012年第8期55卷 1565-1582页

作者： LI Hong GATSONIS Constantine Department of Preventive Medicine Rush University Medical Center Chicago IL 60612 USA Department of Biostatistics Brown University Providence RI 02912 USA

Surveillance to detect cancer recurrence is an important part of care for cancer *** this paper we discuss the design of optimal strategies for early detection of disease recurrence based on each patient's distinct biomarker trajectory and periodically updated risk estimated in the setting of a prospective cohort *** adopt a latent class joint model which considers a longitudinal biomarker process and an event process jointly,to address heterogeneity of patients and disease,to discover distinct biomarker trajectory patterns,to classify patients into different risk groups,and to predict the risk of disease *** model is used to develop a monitoring strategy that dynamically modifies the monitoring intervals according to patients' current risk derived from periodically updated biomarker measurements and other indicators of disease *** optimal biomarker assessment time is derived using a utility *** develop an algorithm to apply the proposed strategy to monitoring of new patients after initial *** illustrate the models and the derivation of the optimal strategy using simulated data from monitoring prostate cancer recurrence over a 5-year period.

关键词： biomarker trajectory cancer recurrence surveillance latent class model, optimal strategy, time-dependent hazard

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