गलत निदानों के साथ अंतिम घटना के अधीन अंतर-नियंत्रित डेटा का अर्धपैरामीट्रिक विश्लेषण

अंतर-नियंत्रण अक्सर पुरानी बीमारियों के अध्ययनों में होता है जहां बीमारी की स्थिति को intermittently एकत्र किए गए बायोमार्करों से अनुमानित किया जाता है। हालांकि इस तरह के डेटा का विश्लेषण करने के लिए कई विधियाँ विकसित की गई हैं, वे आमतौर पर सही बीमारी निदान का अनुमान लगाती हैं, जो व्यवहार में अक्सर सही नहीं होता है क्योंकि संज्ञानात्मक कार्यों का शैक्षणिक निदान या बायोमार्करों जैसे सेरेब्रोस्पाइनल तरल पदार्थ के मापने में त्रुटियाँ होती हैं। इस काम में, हम गलत बीमारी निदान की उपस्थिति में अंतर-नियंत्रित डेटा को संबोधित करने के लिए कॉक्स अनुपात संबंधी खतरे के मॉडल का उपयोग करते हुए एक अर्धपैरामीट्रिक मॉडलिंग ढांचा प्रस्तुत करते हैं। हमारा मॉडल निदान की संवेदनशीलता और विशिष्टता को शामिल करता है ताकि यह ध्यान में रखा जा सके कि क्या अंतर वास्तव में बीमारी की शुरुआत को संदर्भित करता है। इसके अलावा, ढांचा ऐसे परिदृश्यों को समायोजित करता है जिनमें अंतिम घटना शामिल होती है और जब निदान सटीक होता है, जैसे शव परीक्षा के माध्यम से। हम अनुमानों के लिए एक नॉनपैरामीट्रिक अधिकतम संभाव्यता अनुमान विधि का प्रस्ताव करते हैं और कम्प्यूटेशनल व्यवहार्यता सुनिश्चित करने के लिए एक कुशल ईएम एल्गोरिदम विकसित करते हैं। रिग्रेशन गुणांक अनुमापक asymptotically सामान्य होने के लिए दिखाए जाते हैं, जो अर्धपैरामीट्रिक दक्षता सीमाओं को प्राप्त करते हैं। हम अपने दृष्टिकोण को विस्तृत सिमुलेशन अध्ययन और अल्जाइमर बीमारी (एडी) जोखिम का आकलन करते हुए एक अनुप्रयोग के माध्यम से मान्यता भी देते हैं। हमें पता चलता है कि अमाइलॉयड-बेटा एडी के साथ महत्वपूर्ण रूप से जुड़ा हुआ है, लेकिन टाउ एडी और मृत्यु दर दोनों का भविष्यवक्ता है.