{"id":111659,"date":"2011-03-11T00:00:00","date_gmt":"2011-03-11T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/joint-modelling-of-two-sequential-times-to-event-with-longitudinal-information\/"},"modified":"2011-03-11T00:00:00","modified_gmt":"2011-03-11T00:00:00","slug":"joint-modelling-of-two-sequential-times-to-event-with-longitudinal-information","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/tecnicas-de-prediccion-estadistica\/joint-modelling-of-two-sequential-times-to-event-with-longitudinal-information\/","title":{"rendered":"Joint modelling of two sequential times to event with longitudinal information"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Jaime Abel Huertas Campos <\/strong><\/h2>\n<p>El presente trabajo fue motivado por el ensayo cl\u00ednico tibet, el que contempla la incorporaci\u00f3n de per\u00edodos de interrupci\u00f3n en la administraci\u00f3n de una terapia intensiva haart (highly active antiretroviral therapy) a los pacientes infectados con el vih. De especial inter\u00e9s cl\u00ednico es el tiempo que un paciente necesita antes de reiniciar o suspender el tratamiento dados tiempos anteriores de reinicio o suspensi\u00f3n, y la progresi\u00f3n de los marcadores biol\u00f3gicos registrados durante el per\u00edodo de seguimiento. Hasta donde sabemos, no hay una propuesta para modelar conjuntamente tiempos secuenciales a eventos con informaci\u00f3n longitudinal.   recientemente, liu y huang (2009) propusieron un modelo en el que un proceso de medidas repetidas y un proceso de eventos recurrentes pueden ser explicativos de un evento terminal. El modelo tiene similitudes a nuestra propuesta, sin embargo, es totalmente param\u00e9trico, no analiza dos tiempos secuenciales a eventos y s\u00f3lo contempla una variable longitudinal.  esta tesis tiene una primera contribuci\u00f3n importante para la modelizaci\u00f3n conjunta de tiempos de supervivencia e informaci\u00f3n longitudinal, con recomendaciones computacionales para el ajuste de los modelos. Discutimos la forma de ajustar los modelos conjuntos con software como el r, sas, matlab y winbugs, y damos una lista con muchas observaciones importantes sobre los procedimientos de estimaci\u00f3n que deben ser tenidos en cuenta para obtener estimaciones apropiadas.  un segundo aporte es una propuesta para analizar conjuntamente dos tiempos secuenciales a evento con una o dos variables longitudinales. La propuesta con una variable longitudinal es una extensi\u00f3n del modelo de wulfsohn y tsiatis (1997) con un modelo semi-param\u00e9trico para dos tiempos secuenciales a evento. Si asumimos que dados los efectos aleatorios, la variable longitudinal (z), el primer tiempo a un evento (t1) y el segundo tiempo a un evento dados los tiempos observados del primer tiempo (t2 | t1) son independientes, estimamos los par\u00e1metros del modelo extendiendo el algoritmo em dado por los autores.  la propuesta con dos variables longitudinales paralelas, puede ser vista como una extensi\u00f3n natural de nuestra propuesta con dos tiempos secuenciales a evento y una variable longitudinal, o puede ser vista como el modelo de lin et al. (2002) para dos variables longitudinales con un tiempo a evento, extendido con un modelo semi-param\u00e9trico para dos tiempos secuenciales a evento (lawless, 2003). zeng y cai (2005) demostraron, bajo el supuesto de normalidad para los efectos aleatorios, la consistencia fuerte a la distribuci\u00f3n normal multivariada de los estimadores de m\u00e1xima verosimilitud para los modelos conjuntos de medidas repetidas y tiempos de supervivencia, y afirmaron que esta propiedad asint\u00f3tica es extensiva a modelos conjuntos con tiempos de supervivencia multivariados. Con base en simulaci\u00f3n tenemos evidencias para creer que las propiedades asint\u00f3ticas son extensivas a nuestra propuesta de modelo conjunto y sus respectivos estimadores m\u00e1ximo veros\u00edmiles. La metodolog\u00eda propuesta se ha implementado en matlab y se ha aplicado al conjunto de datos del ensayo tibet.  analizamos el conjunto de datos del ensayo tibet modelando las variables longitudinales a lo largo de t1 y t2 con tendencia lineal, parab\u00f3lica y con modelos lineales en dos piezas, obteniendo los siguientes resultados: las \u00fanicas covariables explicativas del tiempo de reinicio (t1) son la pendiente (negativa) del recuento de c\u00e9lulas cd4 y la carga viral basal, mientras que para el tiempo a la suspensi\u00f3n (t2), las covariables explicativas son la pendiente (positiva) del recuento de c\u00e9lulas cd4 y los tiempos previos de interrupci\u00f3n (t1).<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Joint modelling of two sequential times to event with longitudinal information<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Joint modelling of two sequential times to event with longitudinal information <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Jaime Abel Huertas Campos <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Polit\u00e9cnica de catalunya<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 03\/11\/2011<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li>Carles Serrat Pi\u00e9<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: jordi Oca\u00f1a rebull <\/li>\n<li>dimitri Rizopoulos (vocal)<\/li>\n<li>  (vocal)<\/li>\n<li>  (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Jaime Abel Huertas Campos El presente trabajo fue motivado por el ensayo cl\u00ednico tibet, el que contempla 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