On semiparametric transformation cure models
半参数变换治愈模型AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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半参数变换治愈模型
- 研究问题
- 面对含长期存活者的生存数据，如何联合描述事件发生概率与发生时间，并为模型参数提供可实施的统计推断？
- 方法与思路
- 作者将事件发生概率的 logistic 回归与发生时间的变换模型结合，使用广义估计方程估计参数，并进行模拟和乳腺癌数据示例分析。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该模型类包含比例风险和比例优势治愈模型；估计量渐近正态，协方差具有闭式表达并可用代入法一致估计。
- 阅读关注点
- 应核对治愈与长期未发生事件的区分、删失处理、估计方程，以及渐近正态和协方差一致估计所需的条件。
- 阅读边界
- 仅据稿件版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；识别与删失条件、模拟设计及应用结果未说明，不能据此判断实际适用范围。
原文摘要
A general class of semiparametric transformation cure models is studied for the analysis of survival data with long‐term survivors. It combines a logistic regression for the probability of event occurrence with the class of transformation models for the time of occurrence. Included as special cases are the proportional hazards cure model (Farewell, 1982; Kuk & Chen, 1992; Sy & Taylor, 2000; Peng & Dear, 2000) and the proportional odds cure model. Generalised estimating equations are proposed for parameter estimation. It is shown that the resulting estimators are asymptotically normal, with variance‐covariance matrix that has a closed form and can be consistently estimated by the usual plug‐in method. Simulation studies show that the proposed approach is appropriate for practical use. An application to data from a breast cancer study is given to illustrate the methodology.