Case-cohort studies with interval-censored failure time data
区间删失失效时间数据的病例队列研究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：摘要聚焦生存分析中的病例队列抽样与区间删失，未明确涉及所列计量领域细分。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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区间删失失效时间数据的病例队列研究
- 研究问题
- 在病例队列设计中，失效时间仅能定位于随机区间时，如何分析昂贵协变量与失效风险的关系，并获得有效的参数推断？
- 方法与思路
- 作者在比例风险模型下提出筛式半参数似然方法，以逆概率加权构造似然，用 Bernstein 多项式建立筛空间，并考虑加权自助法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，回归参数估计量具有一致性与渐近正态性；作者还提供方差估计方案，并通过模拟和真实数据展示方法的表现。
- 阅读关注点
- 应核对病例队列抽样概率、区间删失机制的条件、筛空间复杂度选择，以及加权似然和自助方差估计各自成立的范围。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 摘要，删失与抽样所需条件、模拟设计及应用结果均未说明，不能据此判断实际精度或刊本变化。
原文摘要
The case-cohort design has been widely used as a means of cost reduction in assembling or measuring expensive covariates in large cohort studies. The existing literature on the case-cohort design is mainly focused on right-censored data. In practice, however, the failure time is often subject to interval-censoring; it is known only to fall within some random time interval. In this paper, we consider the case-cohort study design for interval-censored failure time and develop a sieve semiparametric likelihood approach for analyzing data from this design under the proportional hazards model. We construct the likelihood function using inverse probability weighting and build the sieves with Bernstein polynomials. The consistency and asymptotic normality of the resulting regression parameter estimator are established and a weighted bootstrap procedure is considered for variance estimation. Simulations show that the proposed method works well for practical situations, and an application to real data is provided.