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Joint Hidden Markov Model for Longitudinal and Time-to-Event Data with Latent Variables

潜变量 计算机科学 潜变量模型 事件(粒子物理) 马尔科夫蒙特卡洛 计量经济学 随机效应模型 统计推断 组分(热力学) 推论 贝叶斯推理 贝叶斯概率 隐马尔可夫模型 数据挖掘 统计 机器学习 人工智能 数学 医学 荟萃分析 物理 量子力学 内科学 热力学
作者
Xiaoxiao Zhou,Kai Kang,Timothy Kwok,Xinyuan Song
出处
期刊:Multivariate Behavioral Research [Taylor & Francis]
卷期号:57 (2-3): 441-457 被引量:6
标识
DOI:10.1080/00273171.2020.1865864
摘要

This study develops a new joint modeling approach to simultaneously analyze longitudinal and time-to-event data with latent variables. The proposed model consists of three components. The first component is a hidden Markov model for investigating a longitudinal observation process and its underlying transition process as well as their potential risk factors and dynamic heterogeneity. The second component is a factor analysis model for characterizing latent risk factors through multiple observed variables. The third component is a proportional hazards model for examining the effects of observed and latent risk factors on the hazards of interest. A shared random effect is introduced to allow the longitudinal and time-to-event outcomes to be correlated. A Bayesian approach coupled with efficient Markov chain Monte Carlo methods is developed to conduct statistical inference. The performance of the proposed method is evaluated through simulation studies. An application of the proposed model to a general health survey study concerning cognitive impairment and mortality for Chinese elders is presented.
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