Analysis of competing risks survival data when some failure types are missing
部分失效类型缺失时的竞争风险生存数据分析AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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部分失效类型缺失时的竞争风险生存数据分析
- 研究问题
- 竞争风险生存数据中，部分个体的失效原因未知时，如何利用这些个体的信息估计各原因对应的回归系数并开展检验？
- 方法与思路
- 作者为各失效类型采用比例风险结构并求解估计方程；已知类型个体保留标准贡献，未知类型个体按目标原因概率加权。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称所得回归系数估计具有一致性和渐近正态性，并给出相关得分检验，讨论效率与稳健性，使用乳腺癌试验数据示例。
- 阅读关注点
- 应核对失效类型缺失机制、原因概率的估计与可识别性，检查删失条件、估计方程方差及稳健性讨论的具体范围。
- 阅读边界
- 材料为稿件版本未注明的 OpenAlex 索引摘要。摘要未说明缺失与删失假设，不能将试验数据示例视为因果效应识别或推断刊本变化。
原文摘要
We propose a method to analyse competing risks survival data when failure types are missing for some individuals. Our approach is based on a standard proportional hazards structure for each of the failure types, and involves the solution to estimating equations. We present consistent and asymptotically normal estimators of the regression coefficients and related score tests. An appealing feature is that individuals with known failure types make the same contributions as they would to a standard proportional hazards analysis. Contributions of individuals with unknown failure types are weighted according to the probability that they failed from the cause of interest. Efficiency and robustness are discussed. Results are illustrated with data from a breast cancer trial.