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存在时间相依协变量和相依删失情况下的完全非参数生存分析。

Fully nonparametric survival analysis in the presence of time-dependent covariates and dependent censoring.

作者信息

Ruth David M, Wood Nicholas L, VanDerwerken Douglas N

机构信息

Mathematics Department, United States Naval Academy, Annapolis, MD, USA.

出版信息

J Appl Stat. 2022 Feb 4;50(5):1215-1229. doi: 10.1080/02664763.2022.2031128. eCollection 2023.

DOI:10.1080/02664763.2022.2031128
PMID:37065623
原文链接:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10101665/
Abstract

In the presence of informative right censoring and time-dependent covariates, we estimate the survival function in a fully nonparametric fashion. We introduce a novel method for incorporating multiple observations per subject when estimating the survival function at different covariate values and compare several competing methods via simulation. The proposed method is applied to survival data from people awaiting liver transplant.

摘要

在存在信息性右删失和随时间变化的协变量的情况下，我们以完全非参数的方式估计生存函数。我们引入了一种新方法，在估计不同协变量值下的生存函数时纳入每个受试者的多个观测值，并通过模拟比较了几种竞争方法。所提出的方法应用于等待肝移植患者的生存数据。