Semiparametric Latent Class Analysis of Recurrent Event Data
重复事件数据的半参数潜类别分析AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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重复事件数据的半参数潜类别分析
- 研究问题
- 如何用潜类别刻画重复事件轨迹中的复杂人群异质性，同时减少既有方法对强参数假设的依赖及计算困难？
- 方法与思路
- 作者采用灵活的半参数乘法模型，结合条件得分技术与乘法强度模型的特征，构造可利用现有计算程序实现的估计方法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该方法具有理论支持，估计程序可稳定高效实现；模拟和阿尔茨海默病研究数据应用展示其有限样本表现与用途。
- 阅读关注点
- 应核对潜类别的识别条件、类别数处理、事件观测机制，以及所谓稳健性和理论保证分别针对哪些模型偏离。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要；完整识别条件、稳健性范围和模拟数值未说明，不能据此判断方法在其他重复事件场景的表现。
原文摘要
Abstract Recurrent event data frequently arise in chronic disease studies, providing rich information on disease progression. The concept of latent class offers a sensible perspective to characterize complex population heterogeneity in recurrent event trajectories that may not be adequately captured by a single regression model. However, the development of latent class methods for recurrent event data has been sparse, typically requiring strong parametric assumptions and involving algorithmic issues. In this work, we investigate latent class analysis of recurrent event data based on flexible semiparametric multiplicative modelling. We derive a robust estimation procedure through novelly adapting the conditional score technique and utilizing the special characteristics of multiplicative intensity modelling. The proposed estimation procedure can be stably and efficiently implemented based on existing computational routines. We provide solid theoretical underpinnings for the proposed method, and demonstrate its satisfactory finite sample performance via extensive simulation studies. An application to a dataset from research participants at Goizueta Alzheimer's Disease Research Center illustrates the practical utility of our proposals.