Regression on hazard ratios and cross ratios in multivariate failure time analysis
多元失效时间分析中的风险比与交叉比回归AI 解读 ↓
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多元失效时间分析中的风险比与交叉比回归
- 研究问题
- 在多元失效时间数据中，如何同时估计协变量对边际风险的影响与成对依赖，并处理右删失？
- 方法与思路
- 作者结合Cox边际生存模型与成对相关模型构造联合估计方程，并用成对生存函数模型扩展到右删失情形。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称Clayton二元分布下可联合估计风险比和交叉比，调整边际协变量影响，并建立一致性与渐近正态性。
- 阅读关注点
- 应核对成对依赖和交叉比的定义、删失所需条件，以及联合方程在无删失和有删失情形下如何构造。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的索引摘要；允许任意右删失的具体条件及模拟表现未提供，风险比也不能直接作因果解释。
原文摘要
Cox model marginal survivor function and pairwise correlation models are specified for a multivariate failure time vector. The corresponding mean and covariance structure for the cumulative baseline hazard variates and standard baseline hazard function estimators are used to develop joint estimating equations for hazard ratio and correlation parameters, in the absence of censorship. Semiparametric models for pairwise survivor functions are required to generalise these equations to allow arbitrary right censorship. Under Clayton model bivariate distributions the resulting equations lead to joint estimators of hazard ratio and cross ratio parameters, and to inferences with useful and ready interpretation. For example, these estimates yield summary measures of pairwise dependency that have been adjusted for covariate effects on marginal hazard rates. Solutions to the proposed estimating equations are shown to be quite generally consistent and asymptotically normally distributed. Moderate sample size properties are examined in simulation studies, and illustrations are provided.