基于R包INLAjoint的多元纵向与生存数据联合建模

摘要

目的 介绍R包INLAjoint在多元纵向联合模型上的应用，并与纵向和生存数据联合建模的常用软件包JMbayes2、rstanarm进行对比。方法 INLAjoint R包是基于集成嵌套拉普拉斯近似方法，该方法采用一系列数值近似方法代替大量的马尔可夫链蒙特卡洛抽样，用于潜在高斯模型框架下的联合建模。以JMbayes2包中原发性胆汁性肝硬化纵向数据为例，分别使用INLAjoint、JMbayes2和rstanarm构建两个纵向指标和死亡或移植的复合结局的联合模型，比较其在参数估计一致性和运算速度上的差别；进一步使用INLAjoint构建包含七个纵向指标和两个竞争风险事件的联合模型，展示INLAjoint在多个纵向指标联合建模中的应用。结果 INLAjoint在联合模型的参数估计上与JMbayes2和rstanarm较为一致，但在运算速度上远胜于两个包。且INLAjoint可同时对多个纵向指标和存在竞争风险的结局进行联合建模，并快速给出参数估计和预测的结果。结论 R包INLAjoint不仅可以对多个纵向的指标进行联合建模，还可以极快的速度拟合复杂的模型，同时近乎实时地计算预测。

关键词

集成嵌套拉普拉斯近似 / INLAjoint / 纵向与生存联合建模 / 多元联合模型

基金资助

国家自然科学基金（82222064）