Additive hazards models with latent treatment effectiveness lag time
具有潜在治疗生效滞后时间的加性风险模型AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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具有潜在治疗生效滞后时间的加性风险模型
- 研究问题
- 临床治疗可能经过未观测的滞后时间才充分生效，如何在保留基准风险函数灵活性的同时估计相应治疗效应？
- 方法与思路
- 作者提出半参数回归模型，利用加性风险模型对加性潜变量边际化时的不变性质处理潜在滞后，而不指定基准风险函数。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称模型参数便于估计和解释，模拟支持所提估计程序，并应用于评估复发性脑肿瘤治疗的随机临床试验。
- 阅读关注点
- 应核对潜在滞后的表示及分布限制、边际化成立条件、治疗效应参数含义，以及删失处理和随机试验应用的设定。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 摘要；滞后与协变量的关系、删失条件及识别假设未说明，模拟也不能证明普遍有效。
原文摘要
In many clinical trials for evaluating treatment efficacy, it is believed that there may exist latent treatment effectiveness lag times after which medical treatment procedure or chemical compound would be in full effect. In this paper, semiparametric regression models are proposed and studied for estimating the treatment effect accounting for such latent lag times. The new models take advantage of the invariant property of the additive hazards model in marginalising over an additive latent variable; parameters in the models are thus easily estimated and interpreted, while the flexibility of not having to specify the baseline hazard function is preserved. Monte Carlo simulation studies demonstrate the appropriateness of the proposed semiparametric estimation procedure. The methodology is applied to data collected in a randomised clinical trial, which evaluates the efficacy of biodegradable carmustine polymers for treatment of recurrent brain tumours.