Joint analysis for multivariate longitudinal and event time data with a change point anchored at interval-censored event time
以区间删失事件时间为变点的多变量纵向与事件时间联合分析AI 解读 ↓
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以区间删失事件时间为变点的多变量纵向与事件时间联合分析
- 研究问题
- 当疾病发生时间仅能定位于两次检查之间时，如何联合分析多个生物标志物对发病时间的影响及发病后的轨迹变化？
- 方法与思路
- 作者构建多变量纵向生物标志物与事件时间的联合模型，将轨迹变点锚定于区间删失事件时间，并开展模拟与队列应用。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，模型同时评估标志物与事件时间的关系及事件后轨迹改变，并在 PREDICT-HD 数据中研究认知与运动功能的互动。
- 阅读关注点
- 应核对联合模型的因果目标、区间删失处理和变点约束，尤其检查观察性队列中把模型关系解释为因果效应所需的条件。
- 阅读边界
- 依据 arXiv 预印本摘要，同行评审或接收未核实；虽提及因果推断模拟，具体识别条件和结果未说明，不能仅凭联合建模确立因果。
原文摘要
Huntington's disease (HD) is an autosomal dominant neurodegenerative disorder characterized by motor dysfunction, psychiatric disturbances, and cognitive decline. The onset of HD is marked by severe motor impairment, which may be predicted by prior cognitive decline and, in turn, exacerbate cognitive deficits. Clinical data, however, are often collected at discrete time points, so the timing of disease onset is subject to interval censoring. To address the challenges posed by such data, we develop a joint model for multivariate longitudinal biomarkers with a change point anchored at an interval-censored event time. The model simultaneously assesses the effects of longitudinal biomarkers on the event time and the changes in biomarker trajectories following the event. We conduct a comprehensive simulation study to demonstrate the finite-sample performance of the proposed method for causal inference. Finally, we apply the method to PREDICT-HD, a multisite observational cohort study of prodromal HD individuals, to ascertain how cognitive impairment and motor dysfunction interact during disease progression.