维纳过程退化模型的评估及其在肌萎缩侧索硬化症病情进展中的应用

《Statistics in Medicine》：Assessment of Wiener Process Degradation Models With Application to Amyotrophic Lateral Sclerosis Decline

Wiener过程退化模型结合线性漂移分析alsfrs-r评分随时间变化，考虑时间不变测量误差、个体间斜率差异及内在时间异质性，通过蒙特卡洛模拟验证了估计方法的稳定性与一致性，并基于PRO-ACT数据证实模型能准确反映ALS患者死亡与存活者的功能评分下降差异。

　　

摘要

在工程领域，退化模型常被用来分析系统随时间的恶化情况。与传统的纵向研究方法相比，这些模型更具优势，因为它们通过潜在的随机过程明确考虑了受试者内部的时间变异，从而能够捕捉到个体内部的随机波动。本研究探讨了基于维纳过程的退化模型，其中包含了线性漂移（即斜率）成分；同时考虑了扩散项来表示受试者内部的时间变异，随机效应项来捕捉不同受试者之间的斜率差异，以及时间不变项来解释测量误差。文中提出并验证了用于稳定协方差矩阵求逆和消除时间不变混杂因素影响的差分估计方法。通过蒙特卡洛模拟评估相对误差和覆盖概率，结果表明这些模型能够提供一致且稳定的估计结果。尽管降维参数空间的轮廓似然方法也表现良好，但在随访时间高度聚集的情况下使用时需谨慎。作为概念验证，我们将这些模型应用于来自“Pooled Resource Open-Access ALS Clinical Trials Database (PRO-ACT)”的肌萎缩侧索硬化症（ALS）数据。研究发现，与存活者相比，死亡患者的ALS功能评分量表（ALSFRS-R）斜率更为陡峭，这表明退化模型的估计结果与ALS病情恶化的预期模式相符。我们的研究结果表明，这些随机模型能够准确高效地描述系统的纵向退化过程。未来的工作计划将这些维纳过程退化模型整合到一个联合建模框架中。

利益冲突

作者声明不存在任何利益冲突。

数据可用性声明

本研究使用的所有数据均来自“Pooled Resource Open-Access ALS Clinical Trials (PRO-ACT)”数据库。该数据集由PRO-ACT联盟提供，用户可在PRO-ACT官方网站注册后获取：https://ncri1.partners.org/ProACT。