Bootstrap confidence bands for sojourn distributions in multistate semi-Markov models with right censoring
右删失多状态半马尔可夫模型中停留分布的自助法置信带AI 解读 ↓
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右删失多状态半马尔可夫模型中停留分布的自助法置信带
- 研究问题
- 患者经历多个状态直至吸收状态或指定终点时，如何在各状态存在独立右删失的情况下估计历程分布及风险函数？
- 方法与思路
- 作者采用非参数方法估计相关生存分布和风险函数，并通过非参数 bootstrap 构造逐点置信带。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称方法适用于允许重返既往状态的复杂有限状态过程，并澄清有界支撑随机删失造成的分布可估计性限制。
- 阅读关注点
- 核对半马尔可夫设定、完整历程资料的含义及状态删失独立性，尤其区分逐点置信带与同时覆盖整条曲线的置信带。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的索引摘要，不能推断刊本变化；摘要只明确逐点置信带，具体重抽样程序及删失下的可估计区间需查全文。
原文摘要
Transient semi-Markov processes have traditionally been used to describe the transitions of a patient through the various states of a multistate survival model. A survival distribution in this context is a sojourn through the states until passage to a fatal absorbing state or certain endpoint states. Using complete sojourn data, this paper shows how such survival distributions and associated hazard functions can be estimated nonparametrically and also how nonparametric bootstrap pointwise confidence bands can be constructed for them when patients are subject to independent right censoring from each state during the sojourn. Limitations to the estimability of such survival distributions that result from random censoring with bounded support are clarified. The methods are applicable to any sort of sojourn through any finite state process of arbitrary complexity involving feedback into previously occupied states.