Quantile regression-based Bayesian joint modeling analysis of longitudinal-survival data, with application to an AIDS cohort study.

Zhang, Hanze; Huang, Yangxin

Zhang, Hanze; Huang, Yangxin.

Afiliación

Zhang H; Department of Epidemiology and Biostatistics, College of Public Health, University of South Florida, Tampa, FL, 33612, United States of America.
Huang Y; Department of Epidemiology and Biostatistics, College of Public Health, University of South Florida, Tampa, FL, 33612, United States of America. yhuang@health.usf.edu.

Lifetime Data Anal ; 26(2): 339-368, 2020 04.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-31140028

Asunto(s)

Teorema de Bayes; Infecciones por VIH; Análisis de Supervivencia; Algoritmos; Recuento de Linfocito CD4/estadística & datos numéricos; Humanos; Estudios Longitudinales; Factores de Tiempo

Palabras clave

Asymmetric Laplace distribution; Bayesian inference; Covariate measurement errors; Limit of detection; Longitudinalsurvival joint model; Nonlinear longitudinal quantile regression

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Banco de datos: MEDLINE Asunto principal: Infecciones por VIH / Análisis de Supervivencia / Teorema de Bayes Tipo de estudio: Clinical_trials / Etiology_studies / Observational_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Límite: Humans Idioma: En Revista: Lifetime Data Anal Año: 2020 Tipo del documento: Article País de afiliación: Estados Unidos

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