Analysis of incomplete repeated measurements with dependent censoring times
具有依赖删失时间的不完整重复测量分析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：摘要明确研究个体重复测量、不规则观测时间与退出，直接关联纵向及面板数据分析。
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具有依赖删失时间的不完整重复测量分析
- 研究问题
- 当个体测量时点差异较大，且退出时间可能依赖已观测和未观测的结果时，如何分析因退出而不完整的重复测量数据？
- 方法与思路
- 作者提出若干概念上较简单的分析程序，针对不规则测量与结果依赖的退出，通过数值研究评价，并以艾滋病临床试验说明。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，文章提供处理此类不完整重复测量的方法，结合实际情境下的数值检查和临床试验详例展示其使用方式。
- 阅读关注点
- 应核对退出机制、未观测结果与退出的联系如何建模、目标参数及可识别性，并查看数值研究如何检验模型偏离的影响。
- 阅读边界
- 仅据OpenAlex索引摘要，版本未注明；未说明关键识别条件，不能认为这些方法无需假设即可处理依赖未观测结果的退出。
原文摘要
A frequently encountered complication in repeated-measurements data analysis is that a substantial number of subjects drop out of the study. In this paper, several conceptually simple methods are proposed for analysing incomplete repeated measures when the measurement times vary substantially from subject to subject and the subject's dropout time may depend on the observed and unobserved outcome variables. Numerical studies are conducted to examine the adequacy of our procedures under practical settings. A detailed illustration with an AIDS clinical trial is also provided.