A class of semiparametric cure models with current status data.
A class of semiparametric cure models with current status data.
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DOI：
10.1007/s10985-018-9420-0
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发表时间：
2019-01
影响因子：
1.3
通讯作者：
Yuan A
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Diao G;Yuan A
当前状态数据出现在许多生物医学研究中，我们只知道感兴趣的事件是发生在特定时间点之前还是之后。在实践中，一些受试者可能从未经历过感兴趣的事件，即，人群中的某一部分被治愈或不易受感兴趣的事件的影响。本文考虑一类具有生存分数的当前状态数据的半参数变换治愈模型。这一类包括比例风险和比例几率治愈模型作为两个特殊情况。我们开发了有效的基于似然的估计和推理程序。我们证明了回归系数的极大似然估计是相容的，渐近正态的，渐近有效的。仿真研究表明，所提出的方法在有限样本下表现良好。为了说明，我们提供了一个应用程序的模型，对水凝胶人工晶状体的钙化的研究。
Current status data occur in many biomedical studies where we only know whether the event of interest occurs before or after a particular time point. In practice, some subjects may never experience the event of interest, i.e., a certain fraction of the population is cured or is not susceptible to the event of interest. We consider a class of semiparametric transformation cure models for current status data with a survival fraction. This class includes both the proportional hazards and the proportional odds cure models as two special cases. We develop efficient likelihood-based estimation and inference procedures. We show that the maximum likelihood estimators for the regression coefficients are consistent, asymptotically normal, and asymptotically efficient. Simulation studies demonstrate that the proposed methods perform well in finite samples. For illustration, we provide an application of the models to a study on the calcification of the hydrogel intraocular lenses.
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