Accelerated failure time models for counting processes
计数过程的加速失效时间模型AI 解读 ↓
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计数过程的加速失效时间模型
- 研究问题
- 如何将生存分析中的加速失效时间思想扩展到重复事件，以描述协变量对事件计数过程均值函数的影响并开展推断？
- 方法与思路
- 作者提出重复事件模型，以秩估计方法估计回归参数，并构造类似 Nelson–Aalen 的计数过程均值函数估计量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称参数估计一致且渐近正态，均值函数估计一致并在适当标准化后收敛到高斯过程，还提供模拟与膀胱癌应用。
- 阅读关注点
- 应核对时间变换与均值函数的关系、观测及删失条件，以及秩估计和均值函数估计的渐近结论如何用于实际推断。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；一致性和弱收敛的具体条件、模拟表现及应用结果未说明，不能据此判断有限样本可靠性。
原文摘要
We present a natural extension of the conventional accelerated failure time model for survival data to formulate the effects of covariates on the mean function of the counting process for recurrent events. A class of consistent and asymptotically normal rank estimators is developed for estimating the regression parameters of the proposed model. In addition, a Nelson-Aalen-type estimator for the mean function of the counting process is constructed, which is consistent and, properly normalised, converges weakly to a zeromean Gaussian process. We assess the finite-sample properties of the proposed estimators and the associated inference procedures through Monte Carlo simulation and provide an application to a well-known bladder cancer study.