Analysis of Competing Risks Survival Data When Some Failure Types are Missing
部分失效类型缺失时的竞争风险生存数据分析AI 解读 ↓
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部分失效类型缺失时的竞争风险生存数据分析
- 研究问题
- 竞争风险生存数据中部分个体的失效类型未知时，如何利用全部个体估计各失效类型的回归系数并开展检验？
- 方法与思路
- 作者为每种失效类型采用比例风险结构，通过估计方程分析；类型未知个体按其属于目标失效原因的概率加权贡献。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，作者提供一致且渐近正态的系数估计及相关得分检验，讨论效率与稳健性，并用乳腺癌试验数据说明。
- 阅读关注点
- 应核对失效类型缺失机制、原因概率的估计方式、删失条件，以及概率权重估计的不确定性如何进入方差和检验。
- 阅读边界
- 材料为版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；未说明缺失和删失假设或稳健性范围，不能直接据此作因果解释。
原文摘要
We propose a method to analyse competing risks survival data when failure types are missing for some individuals. Our approach is based on a standard proportional hazards structure for each of the failure types, and involves the solution to estimating equations. We present consistent and asymptotically normal estimators of the regression coefficients and related score tests. An appealing feature is that individuals with known failure types make the same contributions as they would to a standard proportional hazards analysis. Contributions of individuals with unknown failure types are weighted according to the probability that they failed from the cause of interest. Efficiency and robustness are discussed. Results are illustrated with data from a breast cancer trial.