• 제목/요약/키워드: frailty models

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경쟁위험 생존자료에 대한 결합 프레일티모형 (A Joint Frailty Model for Competing Risks Survival Data)

  • 하일도;조건호
    • 응용통계연구
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    • 제28권6호
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    • pp.1209-1216
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    • 2015
  • 경쟁위험사건들은 다기관 임상시험과 같은 군집화된 임상연구에서 자주 관측되어진다. 본 논문에서는 하나의 군집으로 부터 얻어지는 경쟁위험 생존자료에 대해 공통 프레일티를 허락하는 결합 프레일티모형 접근법을 제안한다. 추론을 위해 어려운 적분 자체를 피하는 다단계 가능도를 사용하여, 대응하는 추론절차를 유도한다. 또한 실제자료 분석을 통해 제안된 방법을 예증한다.

Inference for heterogeneity of treatment eect in multi-center clinical trial

  • Ha, Il-Do
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제22권3호
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    • pp.605-612
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    • 2011
  • In multi-center randomized clinical trial the treatment eect may be changed over centers. It is thus important to investigate the heterogeneity in treatment eect between centers. For this, uncorrelated random-eect models assuming independence between random-eect terms have been often used, which may be a strong assumption. In this paper we propose a correlated frailty modelling approach of investigating such heterogeneity using the hierarchical-likelihood method when the outcome is time-to-event. In particular, we show how to construct a proper prediction interval for frailty, which explores graphically the potential heterogeneity for a treatment-by-center interaction term. The proposed method is illustrated via numerical studies based on data from the design of a multi-center clinical trial.

Cure rate proportional odds models with spatial frailties for interval-censored data

  • Yiqi, Bao;Cancho, Vicente Garibay;Louzada, Francisco;Suzuki, Adriano Kamimura
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제24권6호
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    • pp.605-625
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    • 2017
  • This paper presents proportional odds cure models to allow spatial correlations by including spatial frailty in the interval censored data setting. Parametric cure rate models with independent and dependent spatial frailties are proposed and compared. Our approach enables different underlying activation mechanisms that lead to the event of interest; in addition, the number of competing causes which may be responsible for the occurrence of the event of interest follows a Geometric distribution. Markov chain Monte Carlo method is used in a Bayesian framework for inferential purposes. For model comparison some Bayesian criteria were used. An influence diagnostic analysis was conducted to detect possible influential or extreme observations that may cause distortions on the results of the analysis. Finally, the proposed models are applied for the analysis of a real data set on smoking cessation. The results of the application show that the parametric cure model with frailties under the first activation scheme has better findings.

노년기 허약 유형과 영향요인에 관한 연구 (Study on Frailty Profiles and Associated Factors in Later Adulthood)

  • 김영선;강은나
    • 한국노년학
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    • 제38권4호
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    • pp.963-979
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    • 2018
  • 본 연구는 생애에 걸쳐 축적된 노인의 이질성을 기반으로 노년기 허약유형을 발견하고 허약 유형별 영향요인을 밝히는데 목적이 있다. 연구대상은 지역사회에 거주하고 있는 70세 이상 노인으로 한정하였으며, 전국 70세 이상 노인의 성별과 연령, 그리고 지역(시 도)을 기준으로 비례할당을 통해 표본을 추출하여 최종적으로 403명의 자료가 분석에 사용되었다. 노년기 허약수준과 유형 파악은 15개 문항으로 구성된 Tilberg의 허약지표(Tilberg frailty indicators)를 활용하였다. 잠재계층분석(latent class analysis)을 통해 노인의 허약유형을 도출하였으며, 허약유형의 결정요인을 밝히기 위해 다항 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 연구결과 우리나라 노인의 허약유형은 다차원허약형(27.0%), 심리적 허약형(26.8%), 일상도움필요형(46.2%) 등의 세 가지 유형으로 나타났다. 세 유형 모두 일상생활문제를 처리하는데 어려움이 있으나 도움을 충분히 받고 있지 못한다는 공통점이 발견되었다. 그 밖에 다차원허약형은 다른 유형에 비해 신체 및 심리적 허약 위험이 높고, 부분적으로 사회적 허약수준이 높았다. 심리적 허약형은 우울이나 슬픔, 불안과 초조 등과 같은 심리적 허약 가능성이 높은 유형이며, 일상도움필요형은 신체적 및 심리적으로 건강한 편이나 일상생활 문제처리의 어려움이 있으나 주변으로부터의 도움이 부족한 것으로 나타났다. 일상도움필요형을 기준집단으로 허약유형별 차이를 가져오는 요인을 분석한 결과, 다차원허약형은 일상도움필요형에 비해 교육수준이 낮고, 경제활동을 하지 않으며, 영양관리상태가 상당히 열악한 것으로 나타났다. 일상도움필요형에 비해 심리적 허약형은 남성 노인일 가능성이 높고, 교육수준이 낮으며, 중소도시보다는 대도시에 거주할 가능성이 높으며, 흡연율은 낮은 것으로 나타났다. 본 연구 결과를 기반으로 우리나라 노인의 허약유형과 궤적에 대한 논의와 허약으로의 진행을 예방할 수 있는 방안을 제시하였다.

Modelling Twin Survival Data under LTRC

  • 하일도;노맹석;이영조
    • 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국데이터정보과학회 2006년도 PROCEEDINGS OF JOINT CONFERENCEOF KDISS AND KDAS
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    • pp.37-37
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    • 2006
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Analysis of bivariate recurrent event data with zero inflation

  • Kim, Taeun;Kim, Yang-Jin
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제27권1호
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    • pp.37-46
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    • 2020
  • Recurrent event data frequently occur in clinical studies, demography, engineering reliability and so on (Cook and Lawless, The Statistical Analysis of Recurrent Events, Springer, 2007). Sometimes, two or more different but related type of recurrent events may occur simultaneously. In this study, our interest is to estimate the covariate effect on bivariate recurrent event times with zero inflations. Such zero inflation can be related with susceptibility. In the context of bivariate recurrent event data, furthermore, such susceptibilities may be different according to the type of event. We propose a joint model including both two intensity functions and two cure rate functions. Bivariate frailty effects are adopted to model the correlation between recurrent events. Parameter estimates are obtained by maximizing the likelihood derived under a piecewise constant hazard assumption. According to simulation results, the proposed method brings unbiased estimates while the model ignoring cure rate models gives underestimated covariate effects and overestimated variance estimates. We apply the proposed method to a set of bivariate recurrent infection data in a study of child patients with leukemia.

Random Effects Models for Multivariate Survival Data: Hierarchical-Likelihood Approach

  • 하일도;이영조;송재기
    • 한국통계학회:학술대회논문집
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    • 한국통계학회 2000년도 추계학술발표회 논문집
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    • pp.193-200
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    • 2000
  • Modelling the dependence via random effects in censored multivariate survival data has recently received considerable attention in the biomedical literature. The random effects models model not only the conditional survival times but also the conditional hazard rate. Systematic likelihood inference for the models with random effects is possible using Lee and Nelder's (1996) hierarchical-likelihood (h-likelihood). The purpose of this presentation is to introduce Ha et al.'s (2000a,b) inferential methods for the random effects models via the h-likelihood, which provide a conceptually simple, numerically efficient and reliable inferential procedures.

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SRC-Stat 통계패키지를 이용한 생존분석 (Survival Analysis using SRC-Stat Statistical Package)

  • 하일도;노맹석;이영조;임요한;이재용;오희석;신동완;이상구;서진욱;박용태;조성준;박종헌;김유경;유경상
    • 응용통계연구
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    • 제28권2호
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    • pp.309-324
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    • 2015
  • 본 논문에서는 SRC-Stat 통계패키지를 이용하여 생존자료를 분석하는 방법을 소개한다. 본 패키지는 단변량 생존 자료 분석을 위한 콕스의 비례위험모형 뿐만아니라, 다변량 생존자료분석을 위한 공통 및 지분 프레일티 모형과 같은 고급 생존분석법을 제공한다. 잘 알려져 있는 실제자료의 사용을 통해 본 패키지의 유용성을 예증한다.

중간 사건이 결측되었거나 구간 중도절단된 준 경쟁 위험 자료에 대한 회귀모형 (Regression models for interval-censored semi-competing risks data with missing intermediate transition status)

  • 김진흠;김자연
    • 응용통계연구
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    • 제29권7호
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    • pp.1311-1327
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    • 2016
  • 본 논문에서는 종말 사건에 대한 정보는 주어져 있지만 중간 사건이 구간 중도절단되었거나 연구 기간 도중에 추적이 끊겨 중간 사건의 발생 유무를 모르는 준 경쟁 위험 자료에 다중상태모형을 적용하여 모수를 추정하는 방법을 제안하였다. 이를 위해 상태 간 전이 강도는 정규 프레일티를 랜덤효과로 가진 Cox 비례위험모형을 따른다고 가정하였다. 다섯 가지 상태를 가진 다중상태모형에서 가능한 여섯 가지 경로별로 조건부 우도를 정의하였고 주변 우도를 구하기 위해 조정 가우스 구적법을 적용하였으며 뉴튼-랩슨 방법으로 최적 해를 구하였다. 모수의 95% 신뢰구간 포함률을 통해 제안한 방법의 소표본 성질을 살펴보기 위해 모의실험을 수행하였으며, Persones $Ag{\acute{e}}es$ Quid(PAQUID) 자료 (Helmer 등, 2001)에 제안한 모형을 적용하고 그 결과를 해석하였다.