本文關(guān)鍵詞：廣義線性混合模型下關(guān)于長期生存模型的一些討論

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【摘要】：隨著近些年醫(yī)學(xué)手段與醫(yī)療條件的不斷提高與改善,在某些臨床試驗(yàn)中,一些以前被認(rèn)為是不可能治愈的疾病中也逐漸發(fā)現(xiàn)治愈個體,即部分病人在接受治療后就不再受發(fā)病風(fēng)險的影響。這部分被治愈的病人也稱為長期存活者。因此,帶有治愈比例的長期生存模型被提出來廣泛應(yīng)用于醫(yī)藥實(shí)驗(yàn)的生存數(shù)據(jù)分析中。本文主要討論帶有區(qū)間刪失生存數(shù)據(jù)的長期生存模型。在模型中,個體被分為治愈個體和未治愈個體,分別采用logistic回歸和Cox模型去刻畫所定義的風(fēng)險函數(shù)。同時將隨機(jī)效應(yīng)引入到長期生存模型中,用于分析含有治愈個體的分組生存數(shù)據(jù)。文中基于半?yún)?shù)Cox比例風(fēng)險函數(shù)模型,采用廣義線性混合模型中處理隨機(jī)效應(yīng)的方法以及EM算法,通過迭代程序進(jìn)行模型中的參數(shù)估計(jì)。首先在E步計(jì)算條件期望,然后極大化某個BLUP型的log似然函數(shù)來找出固定效應(yīng)的估計(jì)值,最后用之前求出的估計(jì)去計(jì)算方差成分的REML-型估計(jì)。文中還運(yùn)用模擬計(jì)算去檢驗(yàn)估計(jì)程序在各種模型設(shè)定下的運(yùn)行效果。此外因?yàn)橹斡鷤�體的生存時間肯定大于試驗(yàn)觀測時間,所以怎樣從刪失數(shù)據(jù)中識別出這些治愈個體就成了生存分析中一個非常重要的任務(wù)。因此對于這一模型,有必要去檢驗(yàn)治愈比例的存在性。于是本文基于Score函數(shù)和Fisher信息陣,提出了一種Score檢驗(yàn)方法,得到了檢驗(yàn)的Score統(tǒng)計(jì)量,并通過模擬計(jì)算考察了其檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量在零假設(shè)下的抽樣分布與檢驗(yàn)效能,作出相應(yīng)評估。
【學(xué)位授予單位】：揚(yáng)州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：O212.1

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本文編號：1264905