A Class of Transformed Mean Residual Life Models With Censored Survival Data
右删失生存数据的一类变换平均剩余寿命模型AI 解读 ↓
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AI 根据所提供的论文材料归类：摘要聚焦生存分析中的平均剩余寿命建模，未明确涉及所列计量细分。
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右删失生存数据的一类变换平均剩余寿命模型
- 研究问题
- 相比生存函数或风险函数，如何直接建模已存活至某时点者的平均剩余寿命，并在右删失数据下估计模型参数？
- 方法与思路
- 作者提出变换平均剩余寿命模型类，利用逆删失概率加权建立估计方程，并研究估计量的效率、稳健性和渐近性质。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称建立估计量的渐近与有限样本性质，考察效率和稳健性，并将方法用于两组临床试验的真实数据。
- 阅读关注点
- 核对变换函数及平均剩余寿命的存在条件、删失机制与支持范围，以及稳健性针对何种误设、效率采用何种基准。
- 阅读边界
- 所据为版本未注明的索引摘要；摘要未说明删失假设、矩条件及稳健性结论，不能据此认定适用于依赖删失或无限均值。
原文摘要
The mean residual life function is an attractive alternative to the survival function or the hazard function of a survival time in practice. It provides the remaining life expectancy of a subject surviving up to time t. In this study, we propose a class of transformed mean residual life models for fitting survival data under right censoring. To estimate the model parameters, we make use of the inverse probability of censoring weighting approach and develop a system of estimating equations. Efficiency and robustness of the estimators are also studied. Both asymptotic and finite sample properties of the proposed estimators are established and the approach is applied to two real-life datasets collected from clinical trials.