Two-Sample Multistate Accelerated Sojourn Times Model
两样本多状态加速停留时间模型AI 解读 ↓
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两样本多状态加速停留时间模型
- 研究问题
- 患者随访中连续经历多个状态，且治疗对不同状态的影响可能不同，如何比较各状态停留时间并处理不完整随访？
- 方法与思路
- 作者将单变量加速失效时间模型推广到多状态过程，以状态特定的时间尺度变化刻画治疗影响，构造估计方程推断。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称得到一类一致且渐近正态的半参数估计量及一致方差估计，并通过数值研究和癌症临床试验展示方法。
- 阅读关注点
- 阅读时应核对状态过程的定义、不完整随访所需条件、时间尺度参数的解释，以及方差估计和数值比较设置。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；随访机制及具体正则条件未说明，不能据此认定治疗参数具有因果解释。
原文摘要
Many medical studies involve observations of patients experiencing multiple consecutive states during their follow-up. Since treatments may have differential effects on these states, comparison is of interest with respect to individual sojourn times. In this article I generalize the univariate accelerated failure time model for multistate processes and model the treatment effects as state-specific time scale changes. I propose a two-sample inference procedure that accommodates incomplete follow-up data. This semiparametric procedure, based on estimating equations, yields a class of estimators that are consistent and asymptotically normal. Sample-based consistent variance estimates are derived. Numerical studies demonstrate that the procedure performs well for practical sample sizes. Application to a cancer clinical trial is presented for illustration.