用于纵向和生存数据的贝叶斯半参数联合层次模型

本文提出了一种新的半参数贝叶斯层次模型，用于纵向和生存数据的联合建模。我们通过对定义纵向模型参数的Dirichlet过程先验放松了纵向模型的分布假设。由此得到的纵向参数的后验分布不受参数约束，提供了更为稳健的估计。这种方法在许多应用中变得越来越重要，例如HIV和癌症疫苗试验，患者的反应非常多样，可能无法用已知分布轻易建模。我们将展示一个癌症疫苗临床试验的例子，该试验的生存结果为肿瘤复发的时间。在随访期间，反复测量被认为预测肿瘤复发的免疫学指标。我们将运用我们新的半参数贝叶斯层次联合建模方法对这些数据进行分析，以确定这些纵向免疫学指标与肿瘤复发时间之间的关联。