Checking the Cox Proportional Hazards Model with Interval-Censored Data
区间删失数据下 Cox 比例风险模型的检验AI 解读 ↓
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区间删失数据下 Cox 比例风险模型的检验
- 研究问题
- 当事件发生时点只知道落在某个随机区间内时，如何检查 Cox 模型的协变量函数形式、指数链接及比例风险假设是否适合数据？
- 方法与思路
- 作者构造针对不同模型特征的随机过程，利用经验过程理论建立其弱收敛，再以 Monte Carlo 近似极限分布，形成图形和数值诊断。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，所构造过程在假定模型下收敛至零均值高斯过程，由此建立模型检查程序，并通过模拟与动脉粥样硬化研究应用展示其表现。
- 阅读关注点
- 应核对区间删失与观察机制的假设、各诊断过程对应的模型偏离，以及 Monte Carlo 校准如何处理未知参数和有限样本误差。
- 阅读边界
- 依据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明。摘要未说明观察机制条件、检验功效与诊断后改模程序，不能推断后续刊本变化。
原文摘要
This article presents a general framework for checking the adequacy of the Cox proportional hazards model with interval-censored data, which arise when the event of interest is known only to occur over a random time interval. Specifically, we construct certain stochastic processes that are informative about various aspects of the model, that is, the functional forms of covariates, the exponential link function and the proportional hazards assumption. We establish their weak convergence to zero-mean Gaussian processes under the assumed model through empirical process theory. We then approximate the limiting distributions by Monte Carlo simulation and develop graphical and numerical procedures to check model assumptions and improve goodness of fit. We evaluate the performance of the proposed methods through extensive simulation studies and provide an application to the Atherosclerosis Risk in Communities Study. Supplementary materials for this article are available online, including a standardized description of the materials available for reproducing the work.