A Bayesian Semiparametric Model for Survival Analysis with a Right Censored Covariate
Survival models incorporating censored covariates are useful for understanding Huntington's disease progression because subject observation often ends before the initial presentation of symptoms. Modeling both a censored response and censored covariate is challenging due to ordering constraints (e.g., ordering of disease stages) leading to non-independent censoring mechanisms. We develop SPARTACCUS, a Bayesian joint model with semiparametric Cox proportional hazards models for both the right-censored response and censored covariate, including uncensored covariates. We implement a computationally efficient MCMC sampler that uses data augmentation to impute censored values using posterior predictive distribution. In simulations, SPARTACCUS outperforms complete case analysis in high-censoring settings across a range of sample sizes and hazard shapes.
Modèle bayésien semi-paramétrique pour l'analyse de survie avec une covariable censurée à droite
Les modèles de survie intégrant des covariables censurées sont utiles pour comprendre la progression de la maladie de Huntington, car l'observation des sujets s'arrête souvent avant l'apparition des premiers symptômes. La modélisation simultanée d'une réponse et d'une covariable censurées est complexe en raison des contraintes d'ordre (par exemple, l'ordre des stades de la maladie) qui induisent des mécanismes de censure non indépendants. Nous avons développé SPARTACCUS, un modèle bayésien conjoint avec des modèles de Cox à risques proportionnels semi-paramétriques pour la réponse censurée à droite et la covariable censurée, incluant les covariables non censurées. Nous avons implémenté un échantillonneur MCMC efficace sur le plan du calcul, qui utilise l'augmentation de données pour imputer les valeurs censurées à l'aide de la distribution prédictive a posteriori. Dans les simulations, SPARTACCUS surpasse l'analyse des cas complets dans des contextes de forte censure, pour diverses tailles d'échantillon et formes de risque.
Date and Time
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Langue de la présentation orale
Anglais
Langue des supports visuels
Anglais