A semiparametric random effects model for multivariate competing risks data
多变量竞争风险数据的半参数随机效应模型AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要属于竞争风险与聚类生存数据建模，簇内关联本身不足以归入面板或网络等所列方向。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
多变量竞争风险数据的半参数随机效应模型
- 研究问题
- 当关注特定类型的失败事件时，如何同时刻画多变量竞争风险数据的累积发生率及同簇个体之间的关联？
- 方法与思路
- 作者以半参数加性模型刻画边际累积发生率，以可依赖簇层协变量的 copula 描述关联，并采用两阶段估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，提出交叉优势比型关联度量，推导估计量的大样本性质，并用丹麦双胞胎数据研究自然绝经年龄的关联。
- 阅读关注点
- 应核对竞争风险下边际量与关联参数的含义、随机效应和 copula 的关系，以及两阶段估计的识别与渐近条件。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；模型识别条件、竞争风险处理细节及双胞胎分析结果未说明，不能推断刊本变化。
原文摘要
We propose a semiparametric random effects model for multivariate competing risks data when the failures of a particular type are of interest. Under this model, the marginal cumulative incidence functions follow a generalized semiparametric additive model. The associations between the cause-specific failure times can be studied through dependence parameters of copula functions that are allowed to depend on cluster-level covariates. A cross-odds ratio-type measure is proposed to describe the associations between cause-specific failure times, and its relationship to the dependence parameters is explored. We develop a two-stage estimation procedure where the marginal models are estimated in the first stage and the dependence parameters are estimated in the second stage. The large sample properties of the proposed estimators are derived. The proposed procedures are applied to Danish twin data to model the cumulative incidence for the age of natural menopause and to investigate the association in the onset of natural menopause between monozygotic and dizygotic twins.