Den gemensamma modelleringen av longitudinella och tid-till-tid-data är ett aktivt område för statistikforskning som har fått mycket uppmärksamhet under de senaste åren. På senare tid har en ny och attraktiv tillämpning av denna typ av modeller varit att få individualiserade förutsägelser om överlevnadsannolikhet och/eller framtida longitudinella svar. Det fördelaktiga med dessa förutsägelser är att de uppdateras dynamiskt eftersom extra longitudinella svar samlas in för de ämnen som är av intresse, vilket ger en riskbedömning i realtid med hjälp av all registrerad information. Syftet med detta dokument är tvåfaldigt. För det första för att belysa vikten av att modellera associationsstrukturen mellan longitudinella och händelsetidsreaktioner som i hög grad kan påverka de härledda förutsägelserna, och för det andra för att illustrera hur vi kan förbättra noggrannheten hos de härledda förutsägelserna genom att på lämpligt sätt kombinera gemensamma modeller med olika associationsstrukturer. Det andra målet uppnås med hjälp av Bayesian modell medelvärde, som, i denna inställning, har den mycket spännande funktionen att modellens vikter inte är fasta men de är ganska subjekt-och tidsberoende, vilket innebär att vid olika uppföljningstider förutsägelser för samma ämne kan baseras på olika modeller.
REF, t.ex., belyser känsligheten hos förutsägelser för de associationsstrukturer som används, antar en Bayesian modell medelvärde strategi i stället för att aggregera resultaten av olika modeller över tiden.
Combining Dynamic Predictions from Joint Models for Longitudinal and Time-to-Event Data using Bayesian Model Averaging
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Applications', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}