Some Graphical Displays and Marginal Regression Analyses for Recurrent Failure Times and Time Dependent Covariates
重复失效时间与时变协变量的图形展示及边际回归分析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：摘要研究重复事件生存分析，虽提及纵向数据，但未明确给出所列面板计量方法。
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代码、数据与补充材料
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重复失效时间与时变协变量的图形展示及边际回归分析
- 研究问题
- 如何展示重复事件发生率及分类时变协变量的作用，并在不明确建模个体内失效时间关联的情况下进行回归分析？
- 方法与思路
- 作者提出用于展示的率函数及其估计量和两样本检验，并发展边际回归方法，其思路与纵向数据的广义估计方程相一致。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称所提方法无需显式规定个体内失效时间的概率关联模型，并指出若这种关联已知或本身是研究重点，可考虑其他方法。
- 阅读关注点
- 应核对率函数的定义、风险集与时变协变量的处理、个体内依赖下的方差估计，以及边际回归与现有方法的区别。
- 阅读边界
- 仅据OpenAlex索引摘要，稿件版本未注明，不能推断刊本变化；无需显式关联模型不等于事件独立，具体有效性条件摘要未说明。
原文摘要
Recurrent event time data are common in medical research; examples include infections in AIDS patients and seizures in epilepsy patients. In this context, as well as in the more usual context of a single failure time variable, time-dependent covariates are frequently of interest. We suggest some rate functions that might be displayed when analyzing recurrent failure time data or when the effect of a categorical time-dependent covariate is of interest. Estimators of these functions are provided along with two-sample test statistics. A new approach to regression modeling of these data is suggested and contrasted with existing methods. Our methods do not require that an explicit model be formulated for the probabilistic association between failure times within an individual. This is in line with the currently popular generalized estimating equation approach to longitudinal data. If the nature of such associations is known or is of particular interest, then alternative methods may be appropriate.