Computationally simple accelerated failure time regression for interval censored data
区间删失数据的简便加速失效时间回归AI 解读 ↓
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区间删失数据的简便加速失效时间回归
- 研究问题
- 对于事件发生后仍持续安排检查的区间删失数据，如何拟合加速失效时间模型并减少残差分布估计带来的计算负担？
- 方法与思路
- 作者构造估计方程，把同一人的不同检查时间按来自不同个体处理，再在回归系数标准误计算中考虑个体内依赖。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该方法无需计算残差分布函数的非参数极大似然估计，并提供模拟评估及临床试验数据应用。
- 阅读关注点
- 应核对检查过程与失效时间的关系、估计方程有效性条件，以及个体内依赖如何进入标准误和模拟中的覆盖表现。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明。明确适用场景要求事件后检查继续，其他检查机制及具体模拟表现未说明。
原文摘要
An approach is presented for fitting the accelerated failure time model to interval censored data that does not involve computing the nonparametric maximum likelihood estimate of the distribution function at the residuals. The approach involves estimating equations computed with the examination times from the same individual treated as if they had actually been obtained from different individuals. The dependence between different measurements obtained from the same individual is then accounted for in the calculation of the standard error of the regression coefficients. The approach is applicable to interval censored data in settings in which examinations continue to occur regardless of whether the failure time has occurred. Simulations are presented to assess the behaviour of the approach, and the methodology is illustrated through an application to data from an clinical trial.