Two-Sample Multistate Accelerated Sojourn Times Model
两样本多状态加速停留时间模型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：摘要聚焦多状态生存分析，治疗比较本身不足以归入所列因果推断方向。
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两样本多状态加速停留时间模型
- 研究问题
- 患者随访中经历连续多个状态时，如何比较治疗对各状态停留时间的不同影响，并处理随访信息不完整的问题？
- 方法与思路
- 作者将加速失效时间模型推广到多状态过程，以状态特定的时间尺度变化描述治疗影响，并用估计方程进行半参数推断。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称所提估计量具有一致性和渐近正态性，并给出一致方差估计；数值研究及癌症临床试验用于说明方法。
- 阅读关注点
- 应核对状态过程的设定、不完整随访的处理条件、治疗时间尺度参数的解释，以及估计方程与方差估计的推导。
- 阅读边界
- 仅据OpenAlex索引摘要，稿件版本未注明；摘要未说明随访缺失机制、具体正则条件及数值结果，不能直接作因果解释。
原文摘要
Many medical studies involve observations of patients experiencing multiple consecutive states during their follow-up. Since treatments may have differential effects on these states, comparison is of interest with respect to individual sojourn times. In this article I generalize the univariate accelerated failure time model for multistate processes and model the treatment effects as state-specific time scale changes. I propose a two-sample inference procedure that accommodates incomplete follow-up data. This semiparametric procedure, based on estimating equations, yields a class of estimators that are consistent and asymptotically normal. Sample-based consistent variance estimates are derived. Numerical studies demonstrate that the procedure performs well for practical sample sizes. Application to a cancer clinical trial is presented for illustration.