The identifiability of the competing risks model
竞争风险模型的可识别性AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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代码、数据与补充材料
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竞争风险模型的可识别性
- 研究问题
- 在多状态持续时间分析的竞争风险模型中，加入回归变量能否改变原有不可识别结论，需要满足哪些条件？
- 方法与思路
- 作者分别考察比例风险与加速失效时间模型，建立利用回归变量获得识别、突破既有不可识别结论的条件。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，在所建立的条件下，回归变量可改变 Cox 与 Tsiatis 的不可识别结论，且覆盖两类持续时间模型。
- 阅读关注点
- 应核对被识别的对象、协变量变化和模型限制，以及识别是否仍依赖风险间关系或其他摘要未列出的假设。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；识别条件未给出，不能理解为加入任意协变量即可识别，刊本变化不明。
原文摘要
This paper considers the consequences for identifiability of introducing regressors into the competing risks model of multistate duration analysis. We establish conditions under which access to regressors overturns the nonidentification theorem of Cox and Tsiatis for both proportional and accelerated failure time models.