Modelling longitudinal binary outcomes with outcome dependent observation times: an application to a malaria cohort study

Malaria Journal

Research

Levicatus Mugenyi¹  Sereina A. Herzog²  Christel Faes³  Niel Hens⁴  Adelino Martins⁵  Steven Abrams⁶ 

[1] Infectious Diseases Research Collaboration, Plot 2C Nakasero Hill road, Kampala, Uganda;Institute for Medical Informatics, Statistics and Documentation (IMI), Medical University of Graz, Graz, Austria;Centre for Health Economics Research and Modelling Infectious Diseases, Vaccine and Infectious Disease Institute, University of Antwerp, Antwerp, Belgium;Interuniversity Institute for Biostatistics and statistical Bioinformatics, Data Science Institute, UHasselt, Diepenbeek, Belgium;Interuniversity Institute for Biostatistics and statistical Bioinformatics, Data Science Institute, UHasselt, Diepenbeek, Belgium;Centre for Health Economics Research and Modelling Infectious Diseases, Vaccine and Infectious Disease Institute, University of Antwerp, Antwerp, Belgium;Family Medicine and Population Health, University of Antwerp, Antwerp, Belgium;Interuniversity Institute for Biostatistics and statistical Bioinformatics, Data Science Institute, UHasselt, Diepenbeek, Belgium;Department of Mathematics and Informatics, Eduardo Mondlane University, Maputo, Mozambique;Interuniversity Institute for Biostatistics and statistical Bioinformatics, Data Science Institute, UHasselt, Diepenbeek, Belgium;Family Medicine and Population Health, University of Antwerp, Antwerp, Belgium;

关键词: Interval censored data;    Malaria infection;    Markov Chain Monte Carlo (MCMC);    Right-truncation;    Time at risk;   

DOI  :  10.1186/s12936-022-04386-1

 received in 2022-04-17, accepted in 2022-11-14,  发布年份 2022

来源: Springer

【 授权许可】

CC BY   
© The Author(s) 2022

【 图 表 】

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