A generalized additive regression model for survival times
生存时间的广义加性回归模型AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确属于双时间尺度生存分析，所列细分没有直接对应类别，协变量作用也未被赋予因果识别。
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生存时间的广义加性回归模型
- 研究问题
- 如何在两个按个体常数平移而相互对应的时间尺度上，分别描述协变量与生存过程的关系并估计累计强度？
- 方法与思路
- 作者在两个时间尺度上分别采用加性 Aalen 模型，通过近似局部最大似然估计方程估计累计强度，且只需选择一个带宽。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，提出双时间尺度非参数生存模型及估计量的大样本性质，并以心肌梗死患者数据描述发病后时间与年龄上的预后关联。
- 阅读关注点
- 应核对两时间尺度的对应关系、两组协变量作用如何区分、局部近似和带宽选择，以及累计强度估计的大样本条件。
- 阅读边界
- 依据版本未注明的 OpenAlex 摘要；删失处理、具体渐近结论及应用结果未说明，预后协变量作用不能据此解释为因果效应。
原文摘要
We present a non-parametric survival model with two time-scales. The time-scales are equivalent up to a constant that varies over the subjects. Covariate effects are modelled linearly on each time scale by additive Aalen models. Estimators of the cumulative intensities on the two time-scales are suggested by solving approximate local maximum likelihood estimating equations. The local estimating equations necessitate only the choice of one bandwidth. The estimators are provided with large sample properties. The model is applied to data on patients with myocardial infarction, and used to describe the prognostic effect of covariates on the two time scales, time since myocardial infarction and age.