Umfrage zur Nutzung unserer Internetseite
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Kurzbeschreibung:
Oft ist der Anwender im Bereich der Ereigniszeitanalyse mit korrelierten Daten konfrontiert. Korrelierte Ereigniszeiten entstehen z.B. wenn gruppierte Ereigniszeiten erhoben werden wie bei multizentrischen Studien, bei Daten von Familienangehörigen oder bei der Untersuchung der Mortalität in geographischen Regionen. Bei der Metaanalyse von Ereigniszeiten stellen die einzelnen Studien die Gruppen dar. Rekurrente Ereignisse wie Infektionen, Hospitalisationen, Asthmaanfälle, Todgeburten, nichtfatale Myokardinfarkte oder epileptische Anfälle definieren das Individuum als Einheit (Gruppe) mit mehreren Ereigniszeiten und führen damit ebenfalls zu korrelierten Ereigniszeiten. Statistische Standardmodelle für die Lebensdaueranalyse von unkorrelierten Lebensdauerdaten wie das proportionale Hazardmodell von Cox (1972) können in diesem Fall nicht direkt angewendet werden. Ziel dieses Projektes ist im Teilprojekt A) eine Erweiterung der log-normalen Frailty-Modelle mit stückweise konstanter Basishazardfunktion auf Modelle mit stetigen oder glatten  Basishazardfunktionen (Splines). Dabei soll untersucht werden, ob die bessere Anpassung der Basishazardfunktion auch zu einer besseren Schätzung der festen und zufälligen Effekte führt. Teilprojekt B) umfasst die Modellierung von stetigen Einflussvariablen mit Hilfe von Splines. Teilprojekt C) beinhaltet die Erweiterung bestehender Möglichkeiten bei der Wahl der Kovarianzmatrix der zufälligen Effekte hin zu komplexen und flexiblen Korrelationsstrukturen. Das vierte Teilprojekt D) analysiert die geeignete Wahl von Konfidenzintervallen in der speziellen Situation von zufälligen Effekten in der Ereigniszeitanalyse. Dabei soll in allen vier Teilprojekten die Ähnlichkeit der log-normalen Frailty-Modelle mit den verallgemeinerten gemischten Modellen (GLMM) ausgenutzt werden um die umfassenden Ergebnisse in diesem Bereich auf Frailty-Modelle anzupassen.