Estimating the quality-of-life-adjusted gap time distribution of successive events subject to censoring
删失下连续事件生活质量调整间隔时间分布的估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要以治疗效果研究为背景，直接估计生活质量调整结局的联合和条件分布，因此选择分布方向，但因果识别条件未说明。
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删失下连续事件生活质量调整间隔时间分布的估计
- 研究问题
- 研究连续或复发事件时，如何将生活质量评分与事件间隔时间结合，并在删失存在时估计这一综合指标的联合及条件分布？
- 方法与思路
- 作者定义生活质量调整的事件间隔时间，提出逆删失概率加权的非参数联合与条件分布估计量，并研究其大样本性质。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称估计量一致且渐近正态，模拟中近乎无偏且标准误估计适当，并以乳腺癌试验数据说明所提方法的使用。
- 阅读关注点
- 应核对生活质量调整的具体定义、删失概率的估计与适用条件，以及联合和条件分布的对象及其用于治疗效果比较的方式。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的索引摘要，删失条件、指标构造和试验结果未提供；模拟报告不能推广为普遍无偏，也不能推断治疗因果效应。
原文摘要
When treatment effects are studied in the context of successive or recurrent life events, separate analyses of the quality-of-life scores and of the inter-event, gap, times might lead to possibly contradictory conclusions. In an attempt to reconcile this, we propose a unitary and more comprehensive nonparametric analysis that combines the two separate analyses by introducing the quality-of-life-adjusted gap time concept. Inverse probability of censoring estimators of the quality-of-life-adjusted gap time joint and conditional distributions are proposed and are shown to be consistent and asymptotically normal. Simulations performed in a variety of scenarios indicate that the joint and conditional quality-of-life-adjusted gap time distribution estimators are virtually unbiased, with properly estimated standard errors and asymptotic normality features. An example from the International Breast Cancer Study Group Trial V illustrates the use of the proposed estimators.