Nonparametric incidence estimation from prevalent cohort survival data
基于现患队列生存资料的非参数发病率估计AI 解读 ↓
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基于现患队列生存资料的非参数发病率估计
- 研究问题
- 当研究通过横截面招募现患病例并随访，而非招募新发病例时，如何从生存资料恢复累计发病率及年龄别发病率？
- 方法与思路
- 作者在生存分布无时间趋势的条件下构造有效非参数估计量，允许发病率随日历时间变化，并讨论分层抽样等调整。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称研究估计量的渐近性质，并通过模拟及加拿大健康与老龄化研究数据，推断老年人口的痴呆发病率。
- 阅读关注点
- 核对现患抽样与生存过程的关系，区分发病率时间变化和生存时间趋势，并检查年龄别估计及分层抽样调整。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的索引摘要，不能推断刊本变化；主要估计量要求生存无时间趋势，对生存变化的调整仅称讨论，条件需查全文。
原文摘要
Incidence is an important epidemiological concept most suitably studied using an incident cohort study. However, data are often collected from the more feasible prevalent cohort study, whereby diseased individuals are recruited through a cross-sectional survey and followed in time. In the absence of temporal trends in survival, we derive an efficient nonparametric estimator of the cumulative incidence based on such data and study its asymptotic properties. Arbitrary calendar time variations in disease incidence are allowed. Age-specific incidence and adjustments for both stratified sampling and temporal variations in survival are also discussed. Simulation results are presented and data from the Canadian Study of Health and Aging are analysed to infer the incidence of dementia in the Canadian elderly population.