Conditional Regression Analysis for Recurrence Time Data
复发事件时间数据的条件回归分析AI 解读 ↓
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复发事件时间数据的条件回归分析
- 研究问题
- 个体的复发事件时间具有相关性和先后次序时，如何进行条件回归，并区分共同结构参数与各次事件特有参数的可估性？
- 方法与思路
- 作者提出按事件次序分层的半参数风险率模型，利用全部已观测复发时间构造结构参数的剖面似然估计，并讨论双变量扩展。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称结构参数估计量渐近正态，而事件特定参数可能因数据稀疏而无法一致估计；实例展示两类估计量的表现。
- 阅读关注点
- 应核对条件风险率的定义、事件排序和分层机制、结构参数的含义，以及哪些数据稀疏情形会破坏事件特定参数的一致性。
- 阅读边界
- 仅据稿件版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；删失机制和完整估计条件未说明，文中结构参数不能直接理解为经济结构参数。
原文摘要
Recurrence time data can be regarded as a specific type of correlated survival data in which recurrent event times of a subject are stochastically ordered. Given the ordinal nature of recurrence times, this article focuses on conditional regression analysis. A semiparametric hazards model, including the structural and episode-specific parameters, is proposed for recurrence time data. In this model the order of episodes serves as the stratification variable. Estimation of the structural parameter can be constructed on the basis of all of the observed recurrence times. The structural parameter is estimated by the profile-likelihood approach. Although the structural parameter estimator is asymptotically normal, the episode-specific parameters may or may not be estimated consistently due to the sparseness of data for specific events. Examples are presented to illustrate the performance of the estimators of the structural and episode-specific parameters. An extension of the univariate recurrent events to the bivariate events, which occur repeatedly and sequentially, is discussed with an example.