A class of tests for the equality of k cause-specific hazard rates in a competing risks model
竞争风险模型中多种原因别风险率相等的一类检验AI 解读 ↓
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竞争风险模型中多种原因别风险率相等的一类检验
- 研究问题
- 在竞争风险可能相互依赖且数据可能右删失时，如何同时检验多个原因别风险率相等，并选择局部功效较高的权重？
- 方法与思路
- 作者通过鞅理论或边际似然构造渐近分布无关检验，以原因别风险率或相应伪生存函数作为依赖风险下的比较对象。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该类检验可同时比较两个以上风险并处理右删失，还讨论半参数备择下局部最强秩检验的权重及模拟表现。
- 阅读关注点
- 应核对删失机制与风险依赖的处理、检验统计量的权重构造，以及局部最强性质所针对的半参数备择类别。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；摘要未说明删失条件和具体功效结果，原因别风险率比较也不能直接解释为因果效应。
原文摘要
A class of asymptotically distribution-free tests for the equality of the k risks in a competing risks model is considered. The tests can be derived by martingale theory or by a marginal likelihood approach. When the risks are dependent, the quantities to be compared would be the cause-specific hazard rates or equivalently the pseudosurvivor functions related to the cause-specific hazard rates. This class of tests allows one to compare k risks simultaneously for k > 2, is able to handle possibly right-censored data and is extremely simple to apply. Choices of the optimal weight functions leading to the locally most powerful rank tests for a general class of semiparametric alternative hypotheses are discussed. The performances of the tests are studied by simulation under various alternative hypotheses.