Relative Efficiency of the Log Rank Test Within a Multiplicative Intensity Model
乘法强度模型中对数秩检验的相对效率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：摘要明确以随机分配两种治疗的试验为背景，研究治疗效应检验，直接关联因果推断。
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乘法强度模型中对数秩检验的相对效率
- 研究问题
- 在随机分配治疗的生存试验中，当真实模型含其他协变量时，仅按治疗分组的对数秩检验相对最优得分检验损失多少效率？
- 方法与思路
- 作者在对数线性乘法强度模型中，刻画忽略其他协变量后不再呈比例风险形式的危险强度，据此计算渐近相对效率。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文给出对数秩检验相对于最优得分检验的效率公式，以两个例子说明，并用两组临床试验数据估计效率损失。
- 阅读关注点
- 应核对治疗随机化、个体独立性与生存模型条件，明确最优得分检验的信息基准，以及效率损失如何从数据估计。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；效率公式和损失数值未提供，结论不能直接移用于非随机治疗或任意生存模型。
原文摘要
For large-sample clinical trials with independent individuals randomly allocated to two treatment groups, in which survival times follow a log linear multiplicative intensity model with treatment group as one covariate, this paper calculates the asymptotic relative efficiency of the log rank test for treatment effect as compared with the optimal score test. The method is to exhibit the failure hazard intensity, not of proportional hazards form, obtained by ignoring all covariates other than treatment group. The efficiency formulae are illustrated in two examples, and estimation from data of the loss of efficiency is illustrated for two clinical trial datasets.