Phase-type modeller for konkurrerende risikoer - Tilpasning til datasett og identifiserbarhet av modellene

Abstract

Phase-type modeller for konkurrerende risikodata blir tilpasset to datasett. Begge datasettene omhandler pasienter innlagt på en intensivavdeling, og deres tid til de konkurrerende risikoene død eller utskrivelse. Det første datasettet er et standard konkurrerende risikoproblem som i tillegg inneholder informasjon om pasientenes tilstedeværelse av pneumoni ved innleggelse. Det andre datasettet inneholder informasjon om tidspunkt for sykehuservervet pneumoni og er med dette av typen semi-konkurrerende risikoer. Disse to datasettene ligger i R-pakkene henholdsvis {\fontfamily{pcr}\selectfont mvna} og {\fontfamily{pcr}\selectfont kmi}.

Fire ulike phase-type modeller, av typen coxiske modeller, blir studert og tilpasset simulerte data i tillegg til datasettene beskrevet over. Resultatene fra phase-type modellene blir sammenlignet med ikke-parametriske estimatorer, som Nelson-Aalen og Aalen-Johansen. Dette for å teste modellene og vise at de gir gode resultater. Videre blir identifiserbarhet av modellene diskutert og det blir vist at flere av modellene har mer enn én mulig løsning.

Kovariater har blitt tatt med i de enkleste phase-type modellene. Hvor gode modellene er med kovariater blir testet på tre ulike måter. Først blir phase-type modellene med kovariater sammenlignet med resultatene fra standard Cox proporsjonal hasardregresjon. Videre blir resultatene fra modellene med kovariater sammenlignet med resultatene fra å kjøre separate modeller for hver kovariat, i tilfellet med diskrete kovariater. Til slutt blir de kumulative insidensfunksjonene fra modellene sammenlignet med Aalen-Johansen estimatoren.