【摘 要】
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艾滋病临床数据等复杂的临床数据通常包含相互关联的纵向数据(Longitudinal Data)和生存数据(time-to-Event Data),分别对纵向和生存数据建模的方法由于忽视了这种本质的关联
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艾滋病临床数据等复杂的临床数据通常包含相互关联的纵向数据(Longitudinal Data)和生存数据(time-to-Event Data),分别对纵向和生存数据建模的方法由于忽视了这种本质的关联性往往导致大的不可容忍的偏差.已有大量文献表明,对这类复杂临床数据,生存和纵向数据的联合建模方法可能是消除这种偏差,提高模型精度的最佳方法.但在联合模型构建的理论和应用研究中,变量选择一直是一个未能很好解决的困难问题,1999年以来,基于惩罚最小二乘思想或惩罚似然思想的变量选择方法(如适应性LASSO方法等)得到快速发展并在Cox类模型和混合效应类模型的变量选择计算中表现出优良的Oracle性质.本研究尝试将范剑青等发展的基于SCAD(the smoothly clipped absolute deviation)惩罚函数的惩罚似然方法运用于联合模型构建中生存部分和纵向部分模型的变量选择,通过对两组复杂临床数据数据的拟合建模,并与前人分析的结果作对比,分析讨论模型的优缺点,为临床数据研究提供科学的研究依据和参考.最后我们还对He等2015年提出的一个基于适应性LASSO的变量选择方法进行了初步的探索。
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