Joint modeling ; shared random effects ; generalized linear mixed model ; proportional hazards model
Abstract
결합분석 모형은 두 종류 이상의 결과변수를 동시에 분석할 수 있는 방법으로, 각 결과변수에 대한 모형을 임의효과를 공유하는 형태로 결합하는 것이 가장 일반적이다. 연속형 반복측정 자료와 생존 자료의 결합모형에 관한 연구는 많이 이루어졌으나, 이분형 반복측정 자료를 다룬 연구는 많지 않다. 본 연구에서는 일반화선형혼합모형과 세 가지 다른 형태의 생존모형을 임의효과를 공유하는 결합분석 모형으로 구축하여 미국 샌안토니오 노인코호트 연구(San Antonio longitudinal study of aging; SALSA) 자료를 분석하였다. 연구 대상자들의 신체적 허약 상태를 반복 측정한 결과와 사망까지의 시간의 두 결과변수를 개별적으로 분석했을 경우와 비교하였고, 공유되는 임의효과의 계수의 추정을 통해 두 결과변수 간의 관련성에 대해 살펴보았다. 결합분석 모형을 이용하여 분석했을 경우에는 회귀계수가 기존 분석 결과와 다소 다른 값으로 추정되었고 몇몇 공변량에 대해서는 통계적 유의성이 달라졌다. 다른 형태의 결합분석 모형 간 큰 차이는 없었으나, Cox의 비례위험모형을 이용한 결합분석 모형의 경우에 공유되는 임의효과의 계수가 유의하게 추정되어 두 결과변수 간의 관련성을 설명할 수 있었다.