On semi-competing risks data
半竞争风险数据分析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：摘要研究临床事件的半竞争风险与生存分布，未提供归入经济分布效应或金融尾部风险的依据。
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半竞争风险数据分析
- 研究问题
- 当终止事件会删失非终止事件、反向删失却不发生时，如何估计两事件的关联以及非终止事件的边际分布？
- 方法与思路
- 作者在数据可观测的上楔形区域采用伽马脆弱性模型，以一致性估计函数估计关联参数，再构造边际分布的代入估计量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称边际分布估计具有一致收敛与高斯过程弱极限，且对不可观测区域的联合分布假设弱于通常竞争风险分析。
- 阅读关注点
- 应核对可观测区域的界定、关联参数的识别、区域外所需限制，以及边际分布估计如何处理终止事件造成的删失。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；区域外假设、识别细节和模拟数值未说明，较弱假设不等于无需对不可观测部分作限制。
原文摘要
SUMMARY We consider a variation of the competing risks problem in which a terminal event censors a non-terminal event, but not vice versa. The joint distribution of the events is formulated via a gamma frailty model in the upper wedge where data are observable (Day et al., 1997), with the marginal distributions unspecified. An estimator for the association parameter is obtained from a concordance estimating function. A novel plug-in estimator for the marginal distribution of the non-terminal event is shown to be uniformly consistent and to converge weakly to a Gaussian process. The assumptions on the joint distribution outside the upper wedge are weaker than those usually made in competing risks analyses. Simulations demonstrate that the methods work well with practical sample sizes. The proposals are illustrated with data on morbidity and mortality in leukaemia patients.