Semiparametric analysis of short-term and long-term hazard ratios with two-sample survival data
两样本生存数据中短期与长期风险比的半参数分析AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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两样本生存数据中短期与长期风险比的半参数分析
- 研究问题
- 当两组生存曲线交叉时，如何建立能够容纳该现象、又以少量参数描述短期和长期风险比的模型，并进行半参数推断？
- 方法与思路
- 作者用两个标量参数和未指定的基准分布表达时变风险比，采用伪极大似然及相应估计方程，并通过模拟和真实数据例子展示方法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称新模型包含 Cox 与比例优势模型作为子模型，估计量具有一致性和渐近正态性，且在所考察的中等样本模拟中表现良好。
- 阅读关注点
- 应核对短期与长期风险比的精确定义、曲线交叉的参数条件、伪似然构造及删失处理，并检查回归扩展与模拟比较的具体设置。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；删失、可识别性及正则条件未说明，模拟表现不能据此解释为普遍优于其他生存模型。
原文摘要
Standard approaches to semiparametric modelling of two-sample survival data are not appropriate when the two survival curves cross. We introduce a two-sample model that accommodates crossing survival curves. The two scalar parameters of the model have the interpretations of being the short-term and long-term hazard ratios respectively. The time-varying hazard ratio is expressed semiparametrically by the two scalar parameters and an unspecified baseline distribution. The new model includes the Cox model and the proportional odds model as submodels. For inference we use a pseudo maximum likelihood approach that can be expressed via some simple estimating equations, analogous to that for the maximum partial likelihood estimator of the Cox model, that provide consistent and asymptotically normal estimators. Simulation studies show that the estimators perform well for moderate sample sizes. We also illustrate the methods with a real-data example. The new model can be extended easily to the regression setting.