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(Referência obtida automaticamente do Web of Science, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores.)

Censored mixed-effects models for irregularly observed repeated measures with applications to HIV viral loads

Texto completo
Autor(es):
Matos, Larissa A. ; Castro, Luis M. ; Lachos, Victor H.
Número total de Autores: 3
Tipo de documento: Artigo Científico
Fonte: TEST; v. 25, n. 4, p. 627-653, DEC 2016.
Citações Web of Science: 2
Resumo

In some acquired immunodeficiency syndrome (AIDS) clinical trials, the human immunodeficiency virus-1 ribonucleic acid measurements are collected irregularly over time and are often subject to some upper and lower detection limits, depending on the quantification assays. Linear and nonlinear mixed-effects models, with modifications to accommodate censored observations, are routinely used to analyze this type of data (Vaida and Liu, J Comput Graph Stat 18:797-817, 2009; Matos et al., Comput Stat Data Anal 57(1):450-464, 2013a). This paper presents a framework for fitting LMEC/NLMEC with response variables recorded at irregular intervals. To address the serial correlation among the within-subject errors, a damped exponential correlation structure is considered in the random error and an EM-type algorithm is developed for computing the maximum likelihood estimates, obtaining as a byproduct the standard errors of the fixed effects and the likelihood value. The proposed methods are illustrated with simulations and the analysis of two real AIDS case studies. (AU)

Processo FAPESP: 14/02938-9 - Estimação e diagnóstico em modelos de efeitos mistos para dados censurados usando misturas de escala skew-normal
Beneficiário:Víctor Hugo Lachos Dávila
Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Regular
Processo FAPESP: 11/22063-9 - Aplicações das distribuições de misturas da escala skew-normal em modelos de análise fatorial
Beneficiário:Larissa Avila Matos
Linha de fomento: Bolsas no Brasil - Doutorado