Additive hazards Markov regression models illustrated with bone marrow transplant data
加性风险 Markov 回归模型及骨髓移植数据示例AI 解读 ↓
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加性风险 Markov 回归模型及骨髓移植数据示例
- 研究问题
- 在有限状态 Markov 生存分析中，如何用加性风险模型替代 Cox 转移强度模型，并估计带协变量效应的状态转移概率？
- 方法与思路
- 作者分别研究允许时变系数的 Aalen 非参数模型和系数恒定的 Lin–Ying 半参数模型，以乘积积分和函数型 delta 方法构造推断。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文在两类加性风险模型下提出转移概率矩阵估计量并建立大样本理论，使用骨髓移植登记数据展示方法。
- 阅读关注点
- 应核对 Markov 与观察机制假设、加性转移强度的约束、转移概率估计及方差构造，并比较时变与恒定系数模型的解释。
- 阅读边界
- 依据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；删失条件、具体渐近分布及应用结果未提供，不能据此认定加性模型优于 Cox 模型。
原文摘要
When there are covariate effects to be considered, multi-state survival analysis is dominated either by parametric Markov regression models or by semiparametric Markov regression models using Cox's (1972) proportional hazards models for transition intensities between the states. The purpose of this research work is to study alternatives to Cox's model in a general finite-state Markov process setting. We shall look at two alternative models, Aalen's (1989) nonparametric additive hazards model and Lin & Ying's (1994) semiparametric additive hazards model. The former allows the effects of covariates to vary freely over time, while the latter assumes that the regression coefficients are constant over time. With the basic tools of the product integral and the functional delta-method, we present an estimator of the transition probability matrix and develop the large-sample theory for the estimator under each of these two models. Data on 1459 HLA identical sibling transplants for acute leukaemia from the International Bone Marrow Transplant Registry serve as illustration.