目前,慢性病正严重威胁我国居民的生命健康,已成为影响国家经济社会发展的重大公共卫生问题。慢性病健康管理通过对影响个体健康及疾病发展的危险因素进行筛选和评价,以合理的慢性疾病预测模型来对个体或群体进行全面监测,对于帮助完善患者的治疗方案、加强患者自我管理具有实质性的意义。针对慢性病发展过程中常出现竞争风险事件的情况,本文通过建立适用于竞争风险事件的联合模型,以帮助相关研究人员对如何分析竞争风险下的纵向数据做出了更加合理的解释和说明,进而能更好地帮助开展慢性病患者的健康管理工作。本文首先以竞争风险下的原因别模型作为生存子模型来描述竞争风险生存数据中时间和事件之间的关联性,以线性混合效应模型作为纵向子模型描述纵向测量过程,并以共享随机效应对二者进行联合建模,构建了原因别竞争风险联合模型并基于极大似然估计方法对模型进行了参数估计。为识别竞争风险对目标结局事件的影响,生成不同竞争比例下的纵向模拟数据样本来进行模型的验证。以参数估计的标准误差和95%的置信区间覆盖率作为点估计和区间估计的评价标准,探究了原因别竞争风险联合模型在不同竞争风险比例下的差异,并将其结果同时协Cox模型进行了比较。结果表明,竞争风险比例越大,模型回归系数估计值的标准误差也逐渐增大,95%的置信区间逐渐变宽。在竞争风险比例相同时,原因别竞争风险联合模型的估计效果相比时协Cox模型更加优异。进一步地,以原发性胆汁肝硬化（PBC）数据为例,探究模型在真实数据上的应用。首先,采用原因别风险模型和部分分布风险模型来分析PBC生存数据,借助参数估计标准误差、累积风险函数、ROC曲线来比较二者在参数估计、模型拟合效果方面的差异。然后,通过列线图来对个体生存风险做出预测。同时,基于PBC纵向数据构建原因别风险联合模型并分析其在不同生存结局下的统计分析性能,并探讨其与原因别风险生存模型的差异。结果表明,忽略竞争风险会造成对PBC患者死亡风险的高估;经典竞争风险模型对PBC生存数据都有良好的模型预测效果,且在竞争比例较小时差异不显著;不同结局下的联合模型参数估计和影响因素的显著性会存在一定的差异,在实际临床分析中不能忽略竞争风险的存在。本文在考虑竞争风险存在的情况下,将竞争风险模型同处理重复测量资料的纵向数据模型结合起来构建了新的竞争风险联合模型。结合模拟试验数据与实例数据,探讨联合模型的实际应用和软件实现,为竞争结局存在的随访研究提供分析方法支持,以期为慢性病患者的健康管理提供一定帮助。