A Generalization of a Nonparametric Test for Stochastically Ordered Distributions to Censored Survival Data
随机序分布非参数检验向删失生存数据的推广AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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随机序分布非参数检验向删失生存数据的推广
- 研究问题
- 在多样本生存分析中，若缺乏备择趋势形状的先验信息，如何检验生存时间的随机序关系，并处理右删失和左截断数据？
- 方法与思路
- 作者对 Gehan 或广义 Savage 得分和实施保序回归，构造右删失生存数据的趋势检验，并讨论向左截断数据与计数过程的推广。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，模拟中该检验的功效至少可比于未用先验信息的标准线性趋势检验；仅最后一组偏离对照时，其功效明显更高。
- 阅读关注点
- 应核对随机序备择、得分的构造、保序回归约束及删失截断条件，并检查“仅最后一组偏离”情形的模拟设置和比较公平性。
- 阅读边界
- 仅依据所给 Crossref 摘要；功效优势来自所述模拟情形，具体数值和适用条件未说明，不能推断对所有趋势备择均占优。
原文摘要
SUMMARY Currently used test statistics for stochastically increasing survival times in a k-sample problem are linear combinations of either Gehan (generalized Wilcoxon) or generalized Savage score sums. The power of these tests depends on a priori knowledge about the true form of the alternative. When isotonic regression is applied to these score sums, it yields a new trend test for right-censored survival data which generalizes to left-truncated survival data and to counting processes. In a Monte Carlo study, its empirical power is at least comparable with that of the linear trend tests in their standard form (without prior information), and it is markedly superior if only the last survival distribution turns out to be stochastically smaller or larger than the control distribution.