• 文献检索
  • 文档翻译
  • 深度研究
  • 学术资讯
  • Suppr Zotero 插件Zotero 插件
  • 邀请有礼
  • 套餐&价格
  • 历史记录
应用&插件
Suppr Zotero 插件Zotero 插件浏览器插件Mac 客户端Windows 客户端微信小程序
定价
高级版会员购买积分包购买API积分包
服务
文献检索文档翻译深度研究API 文档MCP 服务
关于我们
关于 Suppr公司介绍联系我们用户协议隐私条款
关注我们

Suppr 超能文献

核心技术专利:CN118964589B侵权必究
粤ICP备2023148730 号-1Suppr @ 2026

文献检索

告别复杂PubMed语法,用中文像聊天一样搜索,搜遍4000万医学文献。AI智能推荐,让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版,准确专业,支持PDF/Word/PPT等文件格式,支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述,25分钟生成高质量综述,智能提取关键信息,辅助科研写作。

立即免费体验

生物标志物与临床结局之间关联的建模:非线性联合模型介绍

Modelling the association between biomarkers and clinical outcome: An introduction to nonlinear joint models.

作者信息

Kerioui Marion, Bertrand Julie, Bruno René, Mercier François, Guedj Jérémie, Desmée Solène

机构信息

Université de Paris, Paris, France.

Université de Tours, Université de Nantes, Tours, France.

出版信息

Br J Clin Pharmacol. 2022 Feb;88(4):1452-1463. doi: 10.1111/bcp.15200. Epub 2022 Feb 3.

DOI:10.1111/bcp.15200
PMID:34993985
Abstract

Nonlinear joint models are a powerful tool to precisely analyse the association between a nonlinear biomarker and a time-to-event process, such as death. Here, we review the main methodological techniques required to build these models and to make inferences and predictions. We describe the main clinical applications and discuss the future developments of such models.

摘要

非线性联合模型是一种强大的工具,可用于精确分析非线性生物标志物与事件发生时间过程(如死亡)之间的关联。在此,我们回顾构建这些模型以及进行推断和预测所需的主要方法技术。我们描述了主要的临床应用,并讨论了此类模型的未来发展。

相似文献

1
Modelling the association between biomarkers and clinical outcome: An introduction to nonlinear joint models.生物标志物与临床结局之间关联的建模:非线性联合模型介绍
Br J Clin Pharmacol. 2022 Feb;88(4):1452-1463. doi: 10.1111/bcp.15200. Epub 2022 Feb 3.
2
Bayesian Individual Dynamic Predictions with Uncertainty of Longitudinal Biomarkers and Risks of Survival Events in a Joint Modelling Framework: a Comparison Between Stan, Monolix, and NONMEM.贝叶斯个体动态预测与纵向生物标志物不确定性和生存事件风险在联合建模框架中:Stan、Monolix 和 NONMEM 之间的比较。
AAPS J. 2020 Feb 19;22(2):50. doi: 10.1208/s12248-019-0388-9.
3
Simultaneous confidence bands for nonlinear regression models with application to population pharmacokinetic analyses.非线性回归模型的同时置信带及其在群体药代动力学分析中的应用
J Biopharm Stat. 2011 Jul;21(4):708-25. doi: 10.1080/10543406.2011.551332.
4
Nonlinear Regression Modelling: A Primer with Applications and Caveats.非线性回归建模:应用与注意事项简介。
Bull Math Biol. 2024 Mar 15;86(4):40. doi: 10.1007/s11538-024-01274-4.
5
Nonlinear association structures in flexible Bayesian additive joint models.灵活贝叶斯加法联合模型中的非线性关联结构。
Stat Med. 2018 Dec 30;37(30):4771-4788. doi: 10.1002/sim.7967. Epub 2018 Oct 10.
6
Tipping point analysis of atmospheric oxygen concentration.大气氧浓度的临界点分析
Chaos. 2015 Mar;25(3):036403. doi: 10.1063/1.4907185.
7
Multivariate joint frailty model for the analysis of nonlinear tumor kinetics and dynamic predictions of death.用于分析非线性肿瘤动力学和死亡动态预测的多元联合脆弱性模型。
Stat Med. 2018 Jun 15;37(13):2148-2161. doi: 10.1002/sim.7640. Epub 2018 Mar 26.
8
Robust ridge regression estimators for nonlinear models with applications to high throughput screening assay data.用于非线性模型的稳健岭回归估计器及其在高通量筛选分析数据中的应用。
Stat Med. 2015 Mar 30;34(7):1185-98. doi: 10.1002/sim.6391. Epub 2014 Dec 10.
9
Nonlinear Mixed-effect Models for Prostate-specific Antigen Kinetics and Link with Survival in the Context of Metastatic Prostate Cancer: A Comparison by Simulation of Two-stage and Joint Approaches.用于前列腺特异性抗原动力学的非线性混合效应模型及其与转移性前列腺癌生存的关联:通过模拟两阶段和联合方法的比较。
AAPS J. 2015 May;17(3):691-9. doi: 10.1208/s12248-015-9745-5. Epub 2015 Mar 5.
10
Introduction to Focus Issue: nonlinear and stochastic physics in biology.聚焦问题介绍:生物学中的非线性和随机物理。
Chaos. 2011 Dec;21(4):047501. doi: 10.1063/1.3671647.

引用本文的文献

1
Tutorial on Conditional Simulations With a Tumor Size-Overall Survival Model to Support Oncology Drug Development.关于使用肿瘤大小-总生存模型进行条件模拟以支持肿瘤药物开发的教程。
CPT Pharmacometrics Syst Pharmacol. 2025 Apr;14(4):640-650. doi: 10.1002/psp4.70003. Epub 2025 Feb 21.
2
Isatuximab-dexamethasone-pomalidomide combination effects on serum M protein and PFS in myeloma: Development of a joint model using phase I/II data.isatuximab-地塞米松-泊马度胺联合用药对骨髓瘤患者血清M蛋白及无进展生存期的影响:利用I/II期数据建立联合模型
CPT Pharmacometrics Syst Pharmacol. 2024 Dec;13(12):2087-2101. doi: 10.1002/psp4.13206. Epub 2024 Nov 28.
3
Emerging Strategies in Drug Development and Clinical Care in the Era of Personalized and Precision Medicine.
个性化与精准医学时代药物研发与临床护理的新兴策略
Pharmaceutics. 2024 Aug 22;16(8):1107. doi: 10.3390/pharmaceutics16081107.
4
Joint modeling of monocyte HLA-DR expression trajectories predicts 28-day mortality in severe SARS-CoV-2 patients.单核细胞 HLA-DR 表达轨迹的联合建模可预测严重 SARS-CoV-2 患者 28 天的死亡率。
CPT Pharmacometrics Syst Pharmacol. 2024 Jul;13(7):1130-1143. doi: 10.1002/psp4.13145. Epub 2024 Jun 5.
5
Evaluating Novel Biomarkers for Personalized Medicine.评估用于个性化医疗的新型生物标志物。
Diagnostics (Basel). 2024 Mar 11;14(6):587. doi: 10.3390/diagnostics14060587.
6
Comparison of two-stage and joint TGI-OS modeling using data from six atezolizumab clinical studies in patients with metastatic non-small cell lung cancer.比较两种两阶段和联合 TGI-OS 建模方法,使用来自转移性非小细胞肺癌患者的 6 项 atezolizumab 临床研究的数据。
CPT Pharmacometrics Syst Pharmacol. 2024 Jan;13(1):68-78. doi: 10.1002/psp4.13057. Epub 2023 Oct 25.
7
Support to early clinical decisions in drug development and personalised medicine with checkpoint inhibitors using dynamic biomarker-overall survival models.使用动态生物标志物总生存期模型为药物开发和个性化医学中的早期临床决策提供支持,以使用检查点抑制剂。
Br J Cancer. 2023 Oct;129(9):1383-1388. doi: 10.1038/s41416-023-02190-5. Epub 2023 Feb 10.