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多中心研究中用于估计风险差异的半参数加法模型。

Semiparametric Additive Model for Estimating Risk Difference in Multicenter Studies.

作者信息

Zeng Donglin, Hyun Noorie, Cai Jianwen

机构信息

Department of Biostatistics, University of North Carolina at Chapel Hill, Chapel Hill, NC, 27599.

Division of Biostatistics, Institute for Health and Society, Medical College of Wisconsin, Milwaukee, WI, 53226.

出版信息

Biostat Epidemiol. 2018;2(1):84-98. doi: 10.1080/24709360.2018.1445430. Epub 2018 Apr 19.

DOI:10.1080/24709360.2018.1445430
PMID:30631827
原文链接:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC6322696/
Abstract

Many cancer studies are conducted in multiple centers. While they have the advantage of more patients and larger population, center-to-center heterogeneity could be significant such that it cannot be ignored in analysis. In this paper, we propose semiparametric additive risk models with a general link function to estimate risk effects while accounting for center-specific baseline function. We propose an estimating equation for inference and show that the derived estimators are consistent and asymptotically normal. Simulation studies demonstrate good small-sample performance of the proposed method. We apply the method to analyze data from the Study of Left Ventricular Dysfunction (SOLVD) in 1990 and discuss application to one-to-one matched design.

摘要

许多癌症研究是在多个中心进行的。虽然它们具有患者更多、样本量更大的优势,但中心间的异质性可能很大,以至于在分析中不能忽视。在本文中,我们提出了具有一般链接函数的半参数加法风险模型,以估计风险效应,同时考虑特定中心的基线函数。我们提出了一个用于推断的估计方程,并表明导出的估计量是一致的且渐近正态的。模拟研究证明了所提方法良好的小样本性能。我们应用该方法分析了1990年左心室功能障碍研究(SOLVD)的数据,并讨论了其在一对一匹配设计中的应用。

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