Nonsmooth backfitting for the excess risk additive regression model with two survival time scales
双生存时间尺度超额风险加性回归的非平滑反向拟合AI 解读 ↓
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双生存时间尺度超额风险加性回归的非平滑反向拟合
- 研究问题
- 如何在两个个体内相差常数、个体间差异不同的时间尺度上，分别估计协变量对生存风险的变化影响？
- 方法与思路
- 作者针对双时间尺度的 Aalen 加性模型扩展提出非平滑反向拟合，通过联合求解局部估计方程估计累积回归函数。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该算法无需平滑即可估计结构化模型，提供大样本性质和同时置信带，并区分心肌梗死后的病程与年龄影响。
- 阅读关注点
- 应核对双时间尺度效应的可识别性、反向拟合的计算与收敛条件，以及累积函数的同时置信带如何构造。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，不能判断效应分离所需的设计与约束；无需平滑并不意味着不存在其他估计条件。
原文摘要
Summary We consider an extension of Aalen’s additive regression model that allows covariates to have effects that vary on two different time scales. The two time scales considered are equal up to a constant for each individual and vary across individuals, such as follow-up time and age in medical studies or calendar time and age in longitudinal studies. The model was introduced in Scheike (2001), where it was solved using smoothing techniques. We present a new backfitting algorithm for estimating the structured model without having to use smoothing. Estimators of the cumulative regression functions on the two time scales are suggested by solving local estimating equations jointly on the two time scales. We provide large-sample properties and simultaneous confidence bands. The model is applied to data on myocardial infarction, providing a separation of the two effects stemming from time since diagnosis and age.