Nonparametric Analysis of Truncated Survival Data, with Application to AIDS
截断生存数据的非参数分析及其艾滋病应用AI 解读 ↓
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截断生存数据的非参数分析及其艾滋病应用
- 研究问题
- 仅能观察在特定日历时间区间内发病的输血感染者、且感染总人数未知时，如何估计和比较可识别的潜伏期分布？
- 方法与思路
- 作者通过反向时间处理，将日历时间下右截断的感染与发病过程转化为内部时间下左截断的生存数据分析问题。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称建立了非参数方法，用于估计和比较多个群体潜伏期分布中可识别的部分，并明确面对截断导致的信息限制。
- 阅读关注点
- 应核对日历时间与内部时间的定义、反向转换条件、可识别部分的范围，以及组间比较对感染和观察过程的要求。
- 阅读边界
- 索引摘要未注明稿件版本；截断机制的具体条件、估计量形式和应用结果未说明，不能据此认为整个潜伏期分布可识别。
原文摘要
One source of data for the induction distribution of aids arises from persons infected by the aids virus from contaminated blood transfusions. Analyses of these data are complicated because the number of individuals infected by transfusion is unknown; information is available only for those who are infected and develop aids within a certain chronologic time interval. The statistical problem is one of making inferences about a stochastic process of infection and disease for which realizations are right truncated in chronologic time. By considering the process in reverse time, we transform the problem to one of analysing survival data that are left truncated in internal time. We develop nonparametric methods for estimating and comparing the identifiable aspects of the induction distributions of several groups.