Bayesian Tobit Modeling of Longitudinal Ordinal Clinical Trial Compliance Data With Nonignorable Missingness
存在不可忽略缺失的纵向有序临床试验依从性数据：贝叶斯 Tobit 建模AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确使用个体随机效应处理同一参与者的重复观测，并将 Tobit 模型扩展到纵向数据。
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代码、数据与补充材料
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存在不可忽略缺失的纵向有序临床试验依从性数据：贝叶斯 Tobit 建模
- 研究问题
- 当重复随访中的自报用药依从性和药罐称重资料存在不可忽略缺失时，如何联合分析依从性、到访行为与药罐归还情况？
- 方法与思路
- 作者构建含个体随机效应的贝叶斯层级纵向 Tobit 模型，使用数据增广、Gibbs 抽样及多元 Hastings 更新进行计算。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该模型可分析多种依从性指标和随访行为的关系、识别依从性预测因素，并开展协变量筛选及缺失资料先验探索。
- 阅读关注点
- 应核对有序自报与药罐称重的观测模型、不可忽略缺失机制、随机效应设定，以及缺失先验对估计和预测的敏感性。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；缺失机制的识别约束和先验敏感性结果未说明，不能认为模型消除了缺失偏差。
原文摘要
In the Lung Health Study (LHS), compliance with the use of inhaled medication was assessed at each follow-up visit both by self-report and by weighing the used medication canisters. One or both of these assessments were missing if the participant failed to attend the visit or to return all canisters. Approximately 30% of canister-weight data and 5% to 15% of self-report data were missing at different visits. We use Gibbs sampling with data augmentation and a multivariate Hastings update step to implement a Bayesian hierarchical model for LHS inhaler compliance. Incorporating individual-level random effects to account for correlations among repeated measures on the same participant, our model is a longitudinal extension of the Tobit models used in econometrics to deal with partially unobservable data. It enables (a) assessment of the relationships among visit attendance, canister return, self-reported compliance level, and canister weight compliance, and (b) determination of demographic, physiological, and behavioral predictors of compliance. In addition to addressing the estimation and prediction questions of substantive interest, we use sampling-based methods for covariate screening and model selection and investigate a range of informative priors on missing data.