Introduction à la modélisation conjointe des données longitudinales et de survie
Responsable et président: Fernando Camacho (Damos Inc.)
Responsable et président: Fernando Camacho (Damos Inc.)
- GRACE Y. YI, University of Waterloo
Présentation d'une modélisation conjointe de données longitudinales et de survie [PDF]
- Les données longitudinales et les données de survie apparaissent souvent ensemble dans les études biochimiques, les essais cliniques et les études d'observation, et sont souvent associées. Les analyses séparées de données longitudinales et de données de survie pourraient causer des estimations inefficaces ou biaisées. D'autre part, les modèles conjoints de données longitudinales et de données de survie intègrent toute l'information simultanément et fournissent des inférences valides et efficaces. Au cours des vingt dernières années, la modélisation conjointe de données longitudinales et de données de survie a suscité une attention croissante. Un certain nombre de stratégies et de procédures d'inférence ont été conçues dans la littérature. Dans cet exposé, je donnerai un aperçu et je discuterai des divers problèmes liés à la modélisation conjointe de ce type de données.