Cox Regression in a Markov Renewal Model: An Application to the Analysis of Bone Marrow Transplant Data
马尔可夫更新模型中的 Cox 回归：骨髓移植数据分析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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马尔可夫更新模型中的 Cox 回归：骨髓移植数据分析
- 研究问题
- 当多状态过程的转移强度依赖距上次更新的时间与协变量时，如何估计转移模型并预测单个患者的过程演进？
- 方法与思路
- 作者在马尔可夫更新模型中为一步转移强度设定 Cox 回归，使基准风险和协变量依赖后向再现时间。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称通过修改既有渐近论证，将部分似然估计的性质扩展到该设定，并讨论基于个体随访信息的过程预测。
- 阅读关注点
- 应核对后向再现时间的定义、转移与随访机制、部分似然的适用条件，以及个体预测如何传播参数不确定性。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要未列出渐近条件或预测性能，骨髓移植示例不能证明其他场景适用性。
原文摘要
We discuss estimation and prediction in a Markov renewal model where intensities of the one-step transitions follow a Cox regression model with baseline hazards and covariates depending on the backward recurrence time. A modification of the Andersen and Gill results is given to extend the asymptotic properties of the partial likelihood estimates to this setting. We further consider prediction of the realization of the process in a single individual based on the follow-up information. Data of the International Bone Marrow Transplant Registry are used for illustration purposes.