二、自然史模型
• 疾病自然史指在没有干预的情况下疾病的演变 过程。 • 自然史研究的终点变量可以是二值结果(如是 否死亡、是否复发或HIV感染后是否患AIDS 等)、事件发生所需时间、或可重复测量的生 物标记物(如AIDS病人的CD4+细胞计数或HIV RNA计数)。可用标准的统计方法研究这些终 点变量与预测因子间的关系,如Logistic回 归或树状结构回归法、Kaplan-Meier曲线或 乘积极限估计法(寿命表)、比例风险模型或 Cox回归。由于HIV感染时间和AIDS发病时间 都不能准确观察到,此时应考虑双重删失或区 6 间删失数据。
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• 模型参数定义如下:λ(a,t)为感染力;为从潜隐 期到短期HBV病毒血症的转变率;β(a)为从病毒血症 转变成HBV慢性携带的风险度;ε为从短期HBV病毒血 症到免疫者的单位时间转变率;υ(a)为HBV慢性携带 者的HBV清除率;τ(a)为HBV相关疾病的死亡率; μ(a)为与HBV无关疾病的年龄别死亡率;Vc(a,t)为 乙型肝炎疫苗免疫效果。按年龄构建的HBV房室模型 可写为 : S ( a , t ) S ( a , t ) [ ( a , t ) V ( a , t ) ( a )] S ( a , t )
在早期,CD4细胞计数是最重要的研究HIV感染自然 史和评价治疗效果的生物标记物,近来 HIV 病毒负荷成 为研究中新的焦点,但经过小的修正后,CD4T细胞计数 的建模方法学即可应用于病毒负荷的建模。一种考虑变 量误差的线性混合效应模型来拟合CD4细胞轨迹,即
i = 1,…,n, 其中,矩阵Xi和Zi由于依赖各时间观察测量值而受测量 误差的影响,为总体参数,βi为服从独立同正态分布 的个体随机效应,它与同样服从独立同正态分布的i相