Un obiettivo comune negli studi longitudinali è quello di caratterizzare la relazione tra un processo di risposta longitudinale e un time to event. Notevole interesse è stato focalizzato sui cosiddetti modelli congiunti, dove i modelli per la distribuzione temporale degli eventi e i dati longitudinali sono spesso specificati attraverso un insieme comune di effetti casuali latenti. Modelli congiunti di dati longitudinali e / o dati di sopravvivenza hanno ricevuto grande attenzione in letteratura negli ultimi due decenni. L’importanza di questi modelli è ben riconosciuta, in parte a causa del fatto che i dati longitudinali e i dati di sopravvivenza si presentano frequentemente nella pratica. Nonostante l’ampia letteratura su questo argomento, questi modelli continuano ad essere un flusso di ricerca principale poiché offrono molti vantaggi rispetto all’analisi separata dei dati longitudinali e/o dei dati di sopravvivenza. Molte questioni importanti possono standout per i modelli congiunti. Ad esempio, l’ipotesi comune di distribuzioni per errori di modello ed effetti casuali nei modelli congiunti è normale nella maggior parte degli studi precedenti, ma questa ipotesi potrebbe non avere la robustezza contro le partenze dalla normalità. Restano da affrontare anche altre questioni importanti, come le questioni computazionali, la diagnostica e la selezione dei modelli e varie scelte di modelli longitudinali e modelli di sopravvivenza.
Per stimolare i continui sforzi per comprendere vari metodi di sviluppo di modelli congiunti e di inferenza statistica associati con le loro applicazioni in studi biomedici, biologici, ingegneristici e di altro tipo, invitiamo gli autori a contribuire con articoli di ricerca originali e articoli di revisione. Siamo particolarmente interessati agli articoli che descrivono lo sviluppo di modelli congiunti con distribuzioni non normali o non parametriche, la natura delle ipotesi comuni, gli aspetti computazionali, la diagnostica del modello, la selezione del modello e altri problemi. I potenziali argomenti includono, ma non sono limitati a:
- Comune di modellazione di modelli a effetti misti e Cox PH modelli joint modelli
- Joint modelli con distribuzioni inclinate come skew-normal e skew-t distribuzioni
- Simultanea di inferenza su modelli a effetti misti e accelerato il tempo di guasto modelli
- Congiunto di modelli di dati longitudinali e intervallo di dati di sopravvivenza censurato
- Congiunto di modelli di dati longitudinali e ricorrente dati dell’evento
- Analisi di dati longitudinali informativi, tempi di osservazione e/o drop out
- Varie congiunto di metodi di modellazione con le applicazioni
- Joint model diagnostics and selections
Prima della presentazione gli autori devono leggere attentamente le Linee guida dell’autore della rivista, che si trovano a http://www.hindawi.com/journals/jps/guidelines/. I potenziali autori devono presentare una copia elettronica del loro manoscritto completo attraverso il journal Manuscript Tracking System a http://mts.hindawi.com/ secondo il seguente calendario:
