Survival Analysis with Median Regression Models
基于中位数回归模型的生存分析AI 解读 ↓
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基于中位数回归模型的生存分析
- 研究问题
- 面对长尾生存时间及可能存在的删失，如何通过生存时间或其变换的条件中位数回归，描述协变量与生存结局的关系？
- 方法与思路
- 作者提出中位数回归模型的半参数推断程序，用模拟退火实现计算，开展数值比较，并以肺癌数据展示应用。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称提出了可处理删失的中位数回归推断方法，数值研究显示相较部分加速失效时间模型方法的优势，但未列具体指标。
- 阅读关注点
- 应核对删失机制、时间变换及中位数模型的条件，检查模拟退火的稳定性，并确认比较方法与所估目标是否可比。
- 阅读边界
- 依据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要，不能推断刊本变化；摘要未说明推断条件、数值优势大小或肺癌应用的具体结论。
原文摘要
The median is a simple and meaningful measure for the center of a long-tailed survival distribution. To examine the covariate effects on survival, a natural alternative to the usual mean regression model is to regress the median of the failure time variable or a transformation thereof on the covariates. In this article we propose semiparametric procedures to make inferences for such median regression models with possibly censored observations. Our proposals can be implemented efficiently using a simulated annealing algorithm. Numerical studies are conducted to show the advantage of the new procedures over some recently developed methods for the accelerated failure time model, a special type of mean regression models in the survival analysis. The proposals discussed in the article are illustrated with a lung cancer data set.