一种基于完全似然的模型处理含交叉生存曲线的生存数据的方法
统计方法学
2019-10-08 v1
摘要
比例风险（PH）、比例优势（PO）和加速失效时间（AFT）模型已被广泛用于不同知识领域处理生存数据。尽管流行，此类模型不适合处理具有交叉生存曲线的生存数据。Yang 和 Prentice（2005）提出了一种半参数两样本方法，此处记为 YP 模型，允许分析交叉生存曲线并将 PH 和 PO 构型作为特例包含在内。在一般回归设定下，本文提出一种基于完全似然的方法来拟合 YP 模型。主要思想是通过分段指数（PE）分布对基线风险建模。该方法兼具半参数模型的灵活性与参数表示的易处理性。我们开展了广泛的模拟研究以评估所提模型的性能。此外，我们通过分析一项癌症临床试验中入组患者的生存时间展示了新方法的实用性。模拟结果表明，在一般回归设定下，我们的模型在中等样本量时表现良好。相较于为两样本情形设计的原始 YP 模型，也观察到更优的性能。
引用
@article{arxiv.1910.02406,
title = {A fully likelihood-based approach to model survival data with crossing survival curves},
author = {Fabio N. Demarqui and Vinicius D. Mayrink},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.02406},
year = {2019}
}