A Model for Markers and Latent Health Status
标志物与潜在健康状态的联合模型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：摘要主要研究生存分析与潜在健康过程，未明确给出因果识别设计，不能仅因治疗变量而归入因果推断。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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标志物与潜在健康状态的联合模型
- 研究问题
- 如何联合建模可观测标志物与潜在健康状态，利用删失生存资料和标志物测量解释失效过程，并预测剩余失效时间？
- 方法与思路
- 作者扩展二元 Wiener 过程，以潜在健康状态首次跨越阈值定义失效，并通过广义线性回归函数把协变量连接到模型参数。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称给出基于当前标志物水平预测剩余失效时间的显式公式，并可分别考察处理对阈值及健康过程参数的影响，无需比例风险假设。
- 阅读关注点
- 应核对潜在过程与阈值的可识别性、删失和测量机制、协变量参数化及模型验证，并区分处理关联与因果效果的条件。
- 阅读边界
- 仅据 Crossref 摘要；潜在模型的识别及删失条件未说明，提及治疗效果与临床试验应用不足以确认因果识别或预测准确性。
原文摘要
Summary We extend the bivariate Wiener process considered by Whitmore and co-workers and model the joint process of a marker and health status. The health status process is assumed to be latent or unobservable. The time to reach the primary end point or failure (death, onset of disease, etc.) is the time when the latent health status process first crosses a failure threshold level. Inferences for the model are based on two kinds of data: censored survival data and marker measurements. Covariates, such as treatment variables, risk factors and base-line conditions, are related to the model parameters through generalized linear regression functions. The model offers a much richer potential for the study of treatment efficacy than do conventional models. Treatment effects can be assessed in terms of their influence on both the failure threshold and the health status process parameters. We derive an explicit formula for the prediction of residual failure times given the current marker level. Also we discuss model validation. This model does not require the proportional hazards assumption and hence can be widely used. To demonstrate the usefulness of the model, we apply the methods in analysing data from the protocol 116a of the AIDS Clinical Trials Group.