Dependent competing risks and summary survival curves
相依竞争风险与汇总生存曲线AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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相依竞争风险与汇总生存曲线
- 研究问题
- 当生存时间与潜在删失时间相依时，如何估计边际生存分布，并在较弱假设下构造有信息量的生存概率界？
- 方法与思路
- 作者对给定删失时间的生存时间条件分布提出一类非参数假设，据此推广 Kaplan–Meier 估计，并利用新估计量构造边际生存界。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称这些假设导出一致的生存曲线估计，所得界可能显著收窄；分层例子还显示传统估计在部分情形下近似一致。
- 阅读关注点
- 应核对条件分布限制如何支持识别与一致性、界的有效条件，以及层内独立但总体相依时近似一致结论的例子范围。
- 阅读边界
- 所给 OpenAlex 索引摘要未注明版本，也未列明非参数假设和界的表达；界更窄与近似一致的陈述不能推广到所有相依删失情形。
原文摘要
In many contexts where there is interest in inferring the marginal distribution of a survival time T subject to censoring embodied in a latent waiting time C, the times T and C may not be independent. This paper presents a new class of nonparametric assumptions on the conditional distribution of T given C and shows how they lead to consistent generalizations of the Kaplan & Meier (1958) survival curve estimator. The new survival curve estimators are used under weak assumptions to construct bounds on the marginal survival which can be much narrower than those of Peterson (1976). In stratified populations where T and c are independent only within strata examples indicate that the Kaplan–Meier estimator is often approximately consistent.