Predicting Survival Probabilities with Semiparametric Transformation Models
半参数变换模型下的生存概率预测AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要中的预测对象是患者生存概率，没有宏观预测变量或资产收益，因此不支持所列经济与金融预测分类。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
半参数变换模型下的生存概率预测
- 研究问题
- 对于具有给定协变量的未来患者，如何在包含比例风险和比例优势模型的框架中，为生存概率提供不确定性区间？
- 方法与思路
- 作者使用一大类半参数变换模型分析事件时间数据，为特定协变量下的生存概率构造逐点和同时置信区间。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称提出了可通过模拟方便实现的两类区间程序，并以两项临床研究的数据展示生存概率预测的推断方法。
- 阅读关注点
- 应核对变换模型与删失机制的条件、同时区间覆盖的时间范围，以及估计参数和未知变换函数的不确定性如何纳入。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；目标是条件生存概率的置信区间，不能直接当作个体生存时间的预测区间。
原文摘要
Prediction of survival probabilities for future patients is one of the main goals of fitting survival data with regression models. In this article we consider a large class of semiparametric transformation models, which includes the well-known proportional hazards and proportional odds models, for the analysis of failure time data. Specifically, we propose pointwise and simultaneous confidence interval procedures for the survival probability of future patients with specific covariates. These procedures can be easily implemented through simulation and are illustrated with the data from two well-known clinical studies.