GENERALIZED ACCELERATED RECURRENCE TIME MODEL IN THE PRESENCE OF A DEPENDENT TERMINAL EVENT.
GENERALIZED ACCELERATED RECURRENCE TIME MODEL IN THE PRESENCE OF A DEPENDENT TERMINAL EVENT.
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DOI：
10.1214/20-aoas1335
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发表时间：
2020-06
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Peng L
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Wei BB;Zhang Z;Lai HJ;Peng L
在纵向研究中经常遇到复发性事件。在实践中，对重复事件的观察常常因一个相关的终止事件而停止。对于这种数据场景，我们提出了广义加速递归时间（GART）模型的两种合理调整，以提供有用的替代分析，可以提供物理解释，同时提供基于加速失效时间模型的现有工作之外的额外灵活性。我们的建模策略与使用幸存者率函数或调整率函数的基本原理保持一致，以解释相关终端事件的存在。对于所提出的模型，我们确定并开发了估计和推理程序，这些程序可以基于现有软件轻松实现。我们建立了新估计量的渐近性质。仿真研究表明，该方法具有良好的有限样本性能。对囊性纤维化基金会患者登记处（CFFPR）数据集的应用说明了新方法的实际效用。
Recurrent events are commonly encountered in longitudinal studies. The observation of recurrent events is often stopped by a dependent terminal event in practice. For this data scenario, we propose two sensible adaptations of the generalized accelerated recurrence time (GART) model to provide useful alternative analyses that can offer physical interpretations while rendering extra flexibility beyond the existing work based on the accelerated failure time model. Our modeling strategies align with the rationale underlying the use of the survivors’ rate function or the adjusted rate function to account for the presence of the dependent terminal event. For the proposed models, we identify and develop estimation and inference procedures, which can be readily implemented based on existing software. We establish the asymptotic properties of the new estimator. Simulation studies demonstrate good finite-sample performance of the proposed methods. An application to a dataset from the Cystic Fibrosis Foundation Patient Registry (CFFPR) illustrates the practical utility of the new methods.
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影响因子：
1.9
作者：
Li, Ruosha;Peng, Limin
通讯作者：
Peng, Limin
影响因子：
2.7
作者：
Jin, ZZ;Ying, ZL;Wei, LJ
通讯作者：
Wei, LJ
DOI：
10.1111/j.1467-9868.2004.00442.x
发表时间：
2004-01-01
影响因子：
5.8
作者：
Miloslavsky, M;Keles, S;Butler, S
通讯作者：
Butler, S
影响因子：
1.9
作者：
PRENTICE, RL;KALBFLEISCH, JD;BRESLOW, NE
通讯作者：
BRESLOW, NE
影响因子：
4.5
作者：
FYGENSON, M;RITOV, Y
通讯作者：
RITOV, Y