Analysing Competing Risks Data With Transformation Models
用变换模型分析竞争风险数据AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要专注竞争风险与生存分析，未明确对应给定经济计量细分。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
用变换模型分析竞争风险数据
- 研究问题
- 面对竞争风险数据，如何灵活建模各类事件的边际累积发生概率，并建立可用于估计、推断、预测和拟合检查的方法？
- 方法与思路
- 作者以半参数变换模型分解边际失效概率，扩展既有治愈模型，并利用鞅与U统计量理论建立大样本性质。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称提出新的估计、推断和预测程序，以小规模模拟及前列腺癌临床试验分析展示方法，并使用图形检查拟合。
- 阅读关注点
- 应核对累积发生函数的分解方式、删失等观测机制所需条件，以及大样本结论、预测对象与图形诊断的适用范围。
- 阅读边界
- 仅据所给Crossref摘要；具体观测条件、模拟规模及应用结果未说明，小规模模拟不能确立广泛的有限样本可靠性。
原文摘要
Summary We present a flexible class of marginal models for the cumulative incidence function. The semiparametric transformation model is utilized in a decomposition for the marginal failure probabilities which extends previous work on Farewell's cure model. Novel estimation, inference and prediction procedures are developed, with large sample properties derived from the theory of martingales and U-statistics. A small simulation study demonstrates that the methods are appropriate for practical use. The methods are illustrated with a thorough analysis of a prostate cancer clinical trial. Simple graphical displays are used to check for the goodness of fit.