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Parametrische und semiparametrische korrelierte Frailty-Modelle zur Analyse von multivariaten Ereigniszeiten
Projektbearbeiter:
Diana Pietzner, Katharina Hirsch
Finanzierung:
Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) ;
Korrelierte Ereigniszeiten entstehen im biometrisch-epidemiologischen Alltag in einer Reihe von Studientypen, z.B. wenn wiederholte Beobachtungen pro Patient im Zeitverlauf oder Ereigniszeiten in Einheiten erhoben werden. Statistische Standardmodelle für die Lebensdaueranalyse von unkorrelierten Lebensdauerdaten wie das proportionale Hazardmodell von Cox (1972) können in diesem Fall nicht angewendet werden. Ziel des beantragten Projektes ist im ersten Schritt eine Evaluierung korrelierter Frailty-Modelle als Alternative zum Cox Modell. Insbesondere sollen dabei parametrische und semiparametrische Verfahren im bivariaten Fall analysiert und gegenüber gestellt werden. Die Schätzverfahren werden anhand von umfangreichen Simulationen untersucht. Zur Veranschaulichung dienen für den bivariaten Fall Ereigniszeiten von dänischen und schwedischen Zwillingen, die von den beiden Zwillingsregistern zur Verfügung gestellt werden. Die Analyse solcher Zwillingsdaten gestattet die Quantifizierung des Einflusses genetischer Faktoren bezüglich dieser Erkrankungen. In einem zweiten Schritt sollen die Ergebnisse aus dem bivariaten Fall zum multivariaten korrelierten compound-Poisson Frailty-Modell verallgemeinert und ebenfalls auf reale Daten angewendet werden. Dazu stehen multivariate Lebensdauern von Lungenkrebspatienten aus der Halluca-Studie sowie in einem Datensatz aus der Veterinärmedizin die Ereigniszeiten bis zum Auftreten von Mastitis bei Milchkühen zur Verfügung

Schlagworte

Frailty-Modelle, Lebensdaueranlyse, gemischte Modelle, korrelierte Daten
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