含时变协变量和部分区间删失的半参数加速失效时间模型的最大惩罚似然方法

加速失效时间（AFT）模型常用于建模生存数据，直接量化了事件时间与协变量之间的关系。这些模型通过一个反映协变量效应的乘性因子来允许失效时间的加速或减速。虽然现有文献提供了许多拟合具有固定协变量的 AFT 模型的方法，但将这些方法应用于同时涉及时变协变量和部分区间删失数据的场景仍然具有挑战性。受一项关于晚期黑色素瘤患者的随机临床试验数据集启发，我们提出了一种最大惩罚似然方法，用于将半参数 AFT 模型拟合到具有部分区间删失失效时间的生存数据。该方法同时适应固定协变量和时变协变量。我们利用高斯基函数构建非参数基线风险的平滑近似，并使用约束优化方法拟合模型。通过广泛的模拟研究，我们证明了该方法的有效性。最后，我们通过将其应用于一项涉及晚期黑色素瘤患者的随机临床试验数据集，展示了我们方法的实际意义。