Nonparametric estimation of bivariate failure time associations in the presence of a competing risk
存在竞争风险时双变量失效时间关联的非参数估计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：摘要研究竞争风险中的成对生存关联，家族关系未被建模为网络干扰，也未提供其他指定领域的直接依据。
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存在竞争风险时双变量失效时间关联的非参数估计
- 研究问题
- 在存在竞争风险且关联强度可能随时间变化时，如何用易解释的非参数方法估计成对失效时间之间的关联？
- 方法与思路
- 作者以适应竞争风险的原因别交叉比为目标，通过局部化 Kendall's tau 估计，并用空间分箱允许不同区域关联不同。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，方法同时处理竞争风险与随时间变化的关联，发展推断程序、评价小样本表现，并用于痴呆发病的家族关联。
- 阅读关注点
- 应核对交叉比的条件定义、局部化与分箱规则、竞争事件处理，以及分箱选择对推断和时间异质性描述的影响。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；分箱规则、观测条件和推断分布未说明，家族关联不能直接解释为因果作用。
原文摘要
Most research on the study of associations among paired failure times has either assumed time invariance or been based on complex measures or estimators. Little has accommodated competing risks. This paper targets the conditional cause-specific hazard ratio, henceforth called the cause-specific cross ratio, a recent modification of the conditional hazard ratio designed to accommodate competing risks data. Estimation is accomplished by an intuitive, non-parametric method that localizes Kendall's tau. Time variance is accommodated through a partitioning of space into 'bins' between which the strength of association may differ. Inferential procedures are developed, small-sample performance is evaluated and the methods are applied to the investigation of familial association in dementia onset.