三種時間相依的接受者作業特徵曲線下面積估計方法之比較與修正

以作者查詢圖書館館藏

、以作者查詢臺灣博碩士

、以作者查詢全國書目

、勘誤回報

、線上人數：18

、訪客IP：18.188.40.207

姓名

張雅玟(Ya-Wen Chang) 查詢紙本館藏

畢業系所

統計研究所

論文名稱

三種時間相依的接受者作業特徵曲線下面積估計方法之比較與修正
(Comparing and correction for the method of estimating three kinds of time-dependent Area under the Receiver Operating Characteristic curve.)

相關論文

★ 長期與存活資料之聯合模型-新方法和數值方法的改進	★ 復發事件存活分析的共享廣義伽瑪脆弱因子之半母數聯合模型
★ 加乘法風險模型結合長期追蹤資料之聯合模型	★ 有序雙重事件時間分析使用與時間相關的共變數－邊際方法的比較
★ 存活與長期追蹤資料之聯合模型－台灣愛滋病實例研究	★ 以聯合模型探討地中海果蠅繁殖力與老化之關係
★ 聯合模型在雞尾酒療法療效評估之應用—利用CD4/CD8比值探討台灣愛滋病資料	★ 時間相依共變數之雙重存活時間分析—台灣愛滋病病患存活時間與 CD4 / CD8 比值關係之案例研究
★ Cox比例風險模型之參數估計─比較部分概似法與聯合模型	★ 復發事件存活時間分析-丙型干擾素對慢性肉芽病患復發療效之案例研究
★ Cox 比例風險假設之探討與擴充風險模型之應用	★ 以聯合模型探討原發性膽汁性肝硬化
★ 聯合長期追蹤與存活資料分析－肝硬化病患之實例研究	★ 復發事件存活時間分析-rhDNase對囊狀纖維化病患復發療效之案例研究
★ 聯合長期追蹤與存活資料分析-原發性膽汁性肝硬化病患之實例研究	★ 復發事件存活時間分析-Thiotepa對膀胱癌病患復發療效之案例研究

檔案

[Endnote RIS 格式]

[Bibtex 格式]

[相關文章]

[文章引用]

[完整記錄]

[館藏目錄]

[檢視]

[下載]

本電子論文使用權限為同意立即開放。
已達開放權限電子全文僅授權使用者為學術研究之目的，進行個人非營利性質之檢索、閱讀、列印。
請遵守中華民國著作權法之相關規定，切勿任意重製、散佈、改作、轉貼、播送，以免觸法。

摘要(中)

在醫學診斷中，通常會記錄病患回診所測量的共變數值，即為時間相依的
共變數值，有了長期追蹤資料的性質，即不適用一般的接受者作業特徵曲線下面積(AUC)來判斷生物指標對於疾病預測能力的程度，因此根據 Heagerty 和 Zheng (2005) 和 van Houwelingen, Putter (2012) 以及 Blanche, Dartigues 和 Jacqmin-Gadda (2013) 所提出的方法，皆可用來估計時間相依的AUC。由於上述的三種方法皆為依據 Heagerty 和 Zheng (2005) 的架構再分別透過不同的估計方法去計算時間相依的AUC，因此本論文主要針對 Heagerty 和 Zheng (2005) 的方法並進一步透過模擬和實例分析來探討隨著時間的不同，AUC 對於生物指標預測疾病能力的程度。由於 Heagerty 和 Zheng (2005) 是使用部分概似法，其需要完整的共變數歷史且不允許有測量誤差，因此本論文預期使用聯合模型可以解決部分概似函數的缺失問題，
使得時間相依的AUC可以有更精確的估計結果。

摘要(英)

In the medical diagnosis, it usually recorded the measurements for covariates of patients with returning to clinic which also called time-dependent covariates. With the property of longitudinal data, it is not suitable for using traditional area under the Receiver Operating Characteristic curve (AUC) to distinguish the biomarkers
for predicting ability of diseases. According to the methods in Heagerty & Zheng (2005), van Houwelingen, Putter (2012) and Blanche, Dartigues & Jacqmin-Gadda (2013), all can estimate time-dependent AUC. Since these three kinds of methods are mainly based on the approach in Heagerty & Zheng (2005), each method computes time-dependent AUC by different ways. Hence, we focus on the method in Heagerty & Zheng (2005) and explore AUC for biomarkers via simulation and case study. Due to Heagerty & Zheng (2005) using partial likelihood function to compute AUC that needs complete covariate history and doesn’t allow for measurement error. Consequently, this thesis tries to apply joint model approach to solve the problems of partial likelihood function to obtain a better prediction.

關鍵字(中)

★ 接受者作業特徵曲線下面積
★ 時間相依接受者作業特徵曲線下面積
★ 附帶型敏感度
★ 動態型特異度
★ 部分概似函數
★ 聯合模型

關鍵字(英)

★ area under the Receiver Operating Characteristic curve
★ time-dependent area under the Receiver Operating Characteristic curve
★ incident-sensitivity
★ dynamic-specificity
★ partial likelihood function
★ joint model

論文目次

摘要. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . I
Abstract. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . II
致謝. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . III
圖目錄. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . VI
表目錄. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . VII
第一章緒論. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.1 接受者作業特徵曲線之架構 . . . . . . . . . . . 1
1.1.1 敏感度和特異度 . . . . . . . . . . . . . . .2
1.1.2 ROC 圖形 . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.1.3 ROC之存活函數和估計 . . . . . . . . . . . . .3
1.2 ROC曲線之建構方式 . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.2.1 無母數方法 . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.2.2 參數化方法 . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.3 接受者作業特徵曲線下面積 (Area under the ROC curve;簡稱AUC) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
1.3.1 無母數的AUC . . . . . . . . . . . . . . . . 8
1.3.2 參數化的AUC . . . . . . . . . . . . . . . . 10
1.4 Heagerty 和 Zheng 之方法 . . . . . . . . . . . 11
1.5 Blanche, Dartigues 和 Jacqmin-Gadda 之方法 . . 12
第二章統計方法. . . . . . . . . . . . . . . . . . .14
2.1 Cox 比例風險模型與部分概似函數 . . . . . . . . . 14
2.2 時間相依 AUC 使用 Heagerty 和 Zheng 之方法. . . 14
2.3 時間相依 AUC 使用 Blanche, Dartigues 和 Jacqmin-Gadda 之方法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .16
2.4 聯合模型 (Joint Model) . . . . . . . . . . . . 17
第三章模擬研究 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
3.1 模擬方法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
3.2 模擬設計 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
3.3 模擬結果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
第四章實例分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
4.1 愛滋病 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
4.1.1 資料背景與分析 . . . . . . . . . . . . . 35
4.1.2 分析結果 . . . . . . . . . . . . . . . . 36
4.2 原發性肝膽硬化(Primary Biliary Cirrhosis；簡稱PBC).38
4.2.1 資料背景與分析 . . . . . . . . . . . . . . 38
4.2.2 分析結果 . . . . . . . . . . . . . . . . 39
4.3 果蠅產卵 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
4.3.1 資料背景與分析 . . . . . . . . . . . . . . 42
4.3.2 分析結果 . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
4.4 放寬比例風險假設 . . . . . . . . . . . . . . . . 45
4.4.1 使用愛滋病資料 . . . . . . . . . . . . . . 45
4.4.2 使用原發性肝膽硬化資料 . . . . . . . . . 47
4.4.3 使用果蠅產卵資料 . . . . . . . . . . . . . 48
4.5 加入聯合模型概念 . . . . . . . . . . . . . . . . 50
第五章結論與討論. . . . . . . . . . . . . . . . . .53
參考文獻. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55

參考文獻

Bamber, D. (1975). The area above ordinal dominance graph and the area below the receiver operating characteristic graph. Journal of Mathematical Psychology, 12, 387-415.

Blanche, P., Dartigues, J. F., & Jacqmin-Gadda, H. (2013). Estimating and comparing timedependent areas under receiver operating characteristic curves for censored event times with competing risks. Statistics in medicine, 32, 5381-5397.

Blanche, P. & packaging by Paul Blanche (2015). timeROC: Time-Dependent ROC Curve and AUC for Censored Survival Data. R package version 0.3. URL: http://CRAN . R-project . org/ package= timeROC.

Carey, J. R., Liedo, P., M ller, H. G., Wang, J. L. & Chiou, J. M. (1998). Relationship of age patterns of fecundity to mortality, longevity, and lifetime reproduction in a large cohort of Mediterranean fruit fly females. J. of Gerontology : Biological Sciences, 53, 245-251.

Cox, D. R. (1972). Regression Models and Life-Tables. Journal of the Royal Statistical Society Series B (Methodological), 34, 187-220.

Dickson, E. R., Grambsch, P. M., Fleming, T. R., Fisher, L. D. and Langworthy, A. (1989). Prognosis in Primary Biliary Cirrhosis: Model for Decision Making. Hepatology, 10, 1-7.

Fleming, T. R. and Harrington, D. P. (1991). Counting Processes and Survival Analysis. John, Wiely and Sons, New York.

Hanley, J. A. and McNeil, B. J. (1982). The meaning and use of the area under a receiver operating characteristic (ROC) curve. Radiology, 143, 29-36.

Harrell, F. E., Lee, K. L. & Mark, D. B. (1996). Multivariable prognostic models: issues in developing models, evaluating assumptions and adequacy, and measuring and reducing errors, Statistics in Medicine 15, 361-387.

Heagerty Patrick J. and Zheng Yingye (2005). Survival Model Predictive Accuracy and ROC Curves. Biometrics, 61, 92–105.

Heagerty, P. J. & packaging by Paramita Saha (2012). risksetROC: Riskset ROC curve estimation from censored survival data. R package version 1.0.4. URL:http://CRAN . R-project . org/ package=risksetROC.

Hosmer, D.W., and Lemeshow, S. (2000). Applied logistic regression (2nd ed.). New York: Wiley.

Hung H, Chiang CT (2010). Estimation methods for time-dependent AUC models with survival data. Canadian Journal of Statistics, 38(1), 8–26.

Putter, H. & packaging by Hein Putter (2015). dynpred: Companion Package to “Dynamic Prediction in Clinical Survival Analysis”. R package version 0.1.2. URL: http://CRAN . R-project . org/ package=dynpred.

Uno H, Cai T, Tian L, Wei LJ (2007). Evaluating prediction rules for t-year survivors with censored regression models. Journal of the American Statistical
Association, 102(478), 527–537.

van Houwelingen HC, Putter H (2012). Dynamic Prediction in Clinical Survival Analysis. Chapman & Hall.

Wulfsohn, M. S. and Tsiatis, A. A. (1997). A Joint Model for Survival and Longitudinal Data Measured with Error. Biometrics, 53, 330-339.

Zheng Y, Cai T, Jin Y, Feng Z (2012). Evaluating prognostic accuracy of biomarkers under competing risk. Biometrics, 68(2), 388–396.

Zhou, X. H., Obuchowski, N. A., McClish, D. K. (2002). Statistical methods in diagnostic medicine, John Wiley and Sons, Inc., New York.

行政院衛生署疾病管制局出版 (2008)。愛滋病檢驗及治療指引。

吳威霖 (2014)。半母數接受者作業特徵曲線之比較及應用。國立中央大學統計研究所碩士論文。

翁瑄佑(2013)。台灣愛滋病實例研究-以聯合模型探討CD4細胞數以及病毒乘載量對愛滋病患存活時間之關係。國立中央大學統計研究所碩士論文。

羅雅筑 (2012)。利用有序限制性推論之相關方法調整ROC曲線。國立臺北大學統計學系碩士論文。

指導教授

曾議寬(Yi-Kuan Tseng)

審核日期

2016-7-13

推文