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多变量事件发生时间数据的共享脆弱性模型中的样本量确定

Sample size determination in shared frailty models for multivariate time-to-event data.

作者信息

Chen Liddy M, Ibrahim Joseph G, Chu Haitao

机构信息

a Global Research Operation, Biostatistics, PAREXEL International , Durham , North Carolina , USA.

出版信息

J Biopharm Stat. 2014;24(4):908-23. doi: 10.1080/10543406.2014.901346.

Abstract

The frailty model is increasingly popular for analyzing multivariate time-to-event data. The most common model is the shared frailty model. Although study design consideration is as important as analysis strategies, sample size determination methodology in studies with multivariate time-to-event data is greatly lacking in the literature. In this article, we develop a sample size determination method for the shared frailty model to investigate the treatment effect on multivariate event times. We analyzed the data using both a parametric model and a piecewise model with unknown baseline hazard, and compare the empirical power with the calculated power. Last, we discuss the formula for testing the treatment effect on recurrent events.

摘要

脆弱模型在分析多变量事件发生时间数据方面越来越受欢迎。最常见的模型是共享脆弱模型。尽管研究设计考量与分析策略同样重要,但在多变量事件发生时间数据的研究中,样本量确定方法在文献中却极为匮乏。在本文中,我们开发了一种用于共享脆弱模型的样本量确定方法,以研究治疗对多变量事件时间的影响。我们使用参数模型和具有未知基线风险的分段模型来分析数据,并将经验功效与计算得到的功效进行比较。最后,我们讨论了用于检验对复发事件治疗效果的公式。

相似文献

本文引用的文献

2
Semiparametric frailty models for clustered failure time data.用于聚类失效时间数据的半参数脆弱模型。
Biometrics. 2012 Jun;68(2):429-36. doi: 10.1111/j.1541-0420.2011.01683.x. Epub 2011 Nov 9.

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