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一种用于分析具有频繁不可识别原因的事件发生时间的比例风险治愈模型。

A proportional hazards cure model for the analysis of time to event with frequently unidentifiable causes.

作者信息

Dahlberg Suzanne E, Wang Molin

机构信息

Department of Biostatistics, Harvard School of Public Health and Dana-Farber Cancer Institute, Boston, Massachusetts 02115, USA.

出版信息

Biometrics. 2007 Dec;63(4):1237-44. doi: 10.1111/j.1541-0420.2007.00811.x.

DOI:10.1111/j.1541-0420.2007.00811.x
PMID:18078485
Abstract

We propose a semiparametric method for the analysis of masked-cause failure data that are also subject to a cure. We present estimators for the failure time distribution, the cure rate, and the covariate effect on each of these, assuming a proportional hazards cure model for the time to event of interest and we use the expectation-maximization algorithm to conduct the likelihood maximization. The method is applied to data from a breast cancer clinical trial.

摘要

我们提出了一种半参数方法,用于分析存在治愈情况且受掩盖原因影响的失败数据。我们给出了失败时间分布、治愈率以及协变量对上述各项影响的估计量,假设感兴趣事件发生时间的治愈模型具有比例风险,并使用期望最大化算法进行似然最大化。该方法应用于一项乳腺癌临床试验的数据。

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引用本文的文献

1
An accelerated failure time mixture cure model with masked event.具有隐蔽事件的加速失效时间混合治愈模型。
Biom J. 2009 Dec;51(6):932-45. doi: 10.1002/bimj.200800244.