再発イベントの共同モデリングとゼロインフレとマッチングデザインのために調整されたターミナルイベント

縦断的研究では、生物医学研究と公衆衛生の分野における潜在的な交絡効果を制御するために、一致した設計がしばしば採用されています。臨床的関心のため、フォローアップ中に再発時間データがキャプチャされます。一方、死の末端イベントは常に遭遇します。これは、有益な検閲のために有効な推論を考慮する必要があります。一部のシナリオでは、被験者の特定の大部分は、イベントや検閲に対する感受性のために、研究期間中に再発イベントを持たない場合があります。したがって、分析では、データの膨張されたゼロの性質を考慮する必要があります。この論文では、再発性のイベントと死亡を伴う共同虚弱モデルを提案し、ゼロインフレとマッチングされたデザインを調整します。2つの虚弱性を組み込み、一致したペア内の被験者と各個人内の再発イベント間の依存関係を測定します。ランダムな効果を共有することにより、再発イベントと死の2つのイベントプロセスが互いに依存します。最尤ベースのアプローチは、パラメーター推定に適用されます。ここでは、モンテカルロの期待最大化アルゴリズムが採用され、対応するRプログラムが開発され、公開されます。さらに、ガウス四角（Proc nlmixed）やベイジアンアプローチ（Proc MCMC）などの代替推定方法も、比較のために、方法の優位性を示すために考慮されています。広範なシミュレーションが実施され、急性虚血研究に関する実際のデータアプリケーションが最終的に提供されます。

In longitudinal studies, matched designs are often employed to control the potential confounding effects in the field of biomedical research and public health. Because of clinical interest, recurrent time-to-event data are captured during the follow-up. Meanwhile, the terminal event of death is always encountered, which should be taken into account for valid inference because of informative censoring. In some scenarios, a certain large portion of subjects may not have any recurrent events during the study period due to nonsusceptibility to events or censoring; thus, the zero-inflated nature of data should be considered in analysis. In this paper, a joint frailty model with recurrent events and death is proposed to adjust for zero inflation and matched designs. We incorporate 2 frailties to measure the dependency between subjects within a matched pair and that among recurrent events within each individual. By sharing the random effects, 2 event processes of recurrent events and death are dependent with each other. The maximum likelihood based approach is applied for parameter estimation, where the Monte Carlo expectation-maximization algorithm is adopted, and the corresponding R program is developed and available for public usage. In addition, alternative estimation methods such as Gaussian quadrature (PROC NLMIXED) and a Bayesian approach (PROC MCMC) are also considered for comparison to show our method's superiority. Extensive simulations are conducted, and a real data application on acute ischemic studies is provided in the end.