Ein Mehr-Zustands-Mehr-Episoden-Modell in diskreter Zeit zur Analyse klinischer Studien unter Beruecksichtigung unbeobachteter Heterogenitaet

Spatz, R. und Hamerle, Alfred (1997): Ein Mehr-Zustands-Mehr-Episoden-Modell in diskreter Zeit zur Analyse klinischer Studien unter Beruecksichtigung unbeobachteter Heterogenitaet. Sonderforschungsbereich 386, Discussion Paper 82

Abstract

Die in der Theorie der Verweildaueranalyse ueberwiegenden zeitstetigen Ansaetze gehen davon aus, dass keine Bindungen existieren. Diese Voraussetzung ist in der Praxis jedoch problematisch, so dass zeitdiskrete Ansaetze der Datensituation besser angepasst sind. Im medizinischen Kontext steht zumeist die Ueberlebenszeit von Patienten im Mittelpunkt. Neben diesem Ereignis koennen jedoch andere sich gegenseitig ausschliessende Ereignisse/Zustaende (competing risks) in verschiedenen Episoden, wie etwa der Gesundheitszustand im Krankheitsverlauf, von Interesse sein. In der vorliegenden Arbeit wird ein zeitdiskreter parametrischer Ansatz zur Analyse von competing risks fuer Mehr-Episoden-Modellen vorgestellt. Angelehnt an die Theorie der generalisierten linearen Modelle wird ein Multinomiales-Logit-Modell zur Modellierung der Hazardrate verwendet. Fuer die neben den beobachteten Einflussgroessen bestehende unbeobachtete Heterogenitaet wird eine Normalverteilungsannahme getroffen. Die Maximum-Likelihood-Schaetzung wird mittels des Newton-Raphson-Verfahrens durchgefuehrt, die noetige Integralapproximation erfolgt ueber die Gauss-Hermite-Quadraturtechnik. Mit der vorgestellten Methode werden Daten von 476 Patienten einer Hirntumorstudie ausgewertet.

• Dokumententyp: Paper
• Fakultät: Mathematik, Informatik und Statistik > Statistik > Sonderforschungsbereich 386 ; Sonderforschungsbereiche > Sonderforschungsbereich 386
• Themengebiete: 500 Naturwissenschaften und Mathematik > 510 Mathematik
• Sprache: Deutsch