Martingale difference residuals as a diagnostic tool for the Cox model
作为 Cox 模型诊断工具的鞅差残差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 Cox 生存模型的假设诊断，所给分类中没有直接对应的生存分析方向。
反馈分类问题正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
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作为 Cox 模型诊断工具的鞅差残差
- 研究问题
- 当风险比恒定与连续协变量对数线性两项假设可能同时失效时，如何开展诊断，避免每次检查都依赖另一假设正确？
- 方法与思路
- 作者提出一种用于同时检查两项假设的残差，通过平滑残差灵活估计风险比，允许时间依赖、协变量变换或二者并存。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，新残差可同时诊断比例风险和对数线性假设，并以骨髓瘤试验数据说明方法；摘要未提供诊断结果或误差表现。
- 阅读关注点
- 应核对残差的构造、平滑方式与风险比估计之间的关系，以及同时偏离时的诊断能力、不确定性表达和数据示例。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；摘要未说明正式检验、误报控制或删失条件，不能把诊断图直接解释为因果证据。
原文摘要
The proportional hazards model makes two major assumptions: the hazard ratio is constant over time, and the relationship between the hazard and continuous covariates is log‐linear. Methods exist for checking and relaxing each of these assumptions, but in both cases the methods rely on the other assumption being true. Problems can occur if neither of the assumptions is appropriate, or even if only one of the assumptions is appropriate but it is not known which. We propose a new kind of residual for checking the two assumptions simultaneously. The smoothed residuals provide a flexible estimate of the hazard ratio, which may deviate from the standard proportional hazards model by having a time‐dependent hazard ratio, transformed covariates or both. The methods are illustrated using data from the Medical Research Council's myeloma trials.