A Class of Semiparametric Mixture Cure Survival Models With Dependent Censoring
允许依赖删失的一类半参数混合治愈生存模型AI 解读 ↓
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允许依赖删失的一类半参数混合治愈生存模型
- 研究问题
- 当生存数据含有不可忽略的治愈比例，且删失时间与真实生存时间相关时，如何建立回归模型并估计协变量关联？
- 方法与思路
- 作者提出半参数变换治愈模型，涵盖比例风险和比例优势潜伏期模型，并通过逆删失概率加权构造无偏估计方程。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该模型允许依赖删失而无需参数化其依赖关系，也容纳时变协变量，并以模拟和前列腺癌数据展示方法。
- 阅读关注点
- 核对依赖删失下的识别条件、删失概率如何估计，以及治愈概率与潜伏期分布如何区分；同时查看模拟设计与诊断。
- 阅读边界
- 所据为稿件版本未注明的索引摘要；摘要未说明替代参数化依赖假设所需的具体条件，不能据此认定任意依赖删失均可处理。
原文摘要
Modern cancer treatments have substantially improved cure rates and have generated a great interest in and need for proper statistical tools to analyze survival data with non-negligible cure fractions. Data with cure fractions are often complicated by dependent censoring, and the analysis of this type of data typically involves untestable parametric assumptions on the dependence of the censoring mechanism and the true survival times. Motivated by the analysis of prostate cancer survival trends, we propose a class of semiparametric transformation cure models that allows for dependent censoring without making parametric assumptions on the dependence relationship. The proposed class of models encompasses a number of common models for the latency survival function, including the proportional hazards model and the proportional odds model, and also allows for time-dependent covariates. An inverse censoring probability reweighting scheme is used to derive unbiased estimating equations. We validate small sample properties with simulations and demonstrate the method with a data application.