针对含测量误差的失效时间结局与暴露变量的近似拟似然方法

在依赖电子健康记录或大型观察性队列数据的临床研究中，测量误差普遍存在。特别是在糖尿病等慢性疾病的队列研究中，为避免昂贵诊断检测的负担，自我报告的结局十分典型。同样常通过自我报告收集且存在测量误差的膳食摄入，是与糖尿病及其他慢性疾病相关的主要因素。这些误差会偏倚暴露-疾病关联，最终可能误导临床决策。我们将一种现有的、用于处理含误差离散失效时间结局的半参数拟似然方法加以扩展，以同时处理协变量误差。我们开展了广泛的数值研究，将所提方法与忽略测量误差的朴素方法在感兴趣回归参数估计的偏倚与效率方面进行比较。在所有考虑的设置中，所提方法表现出极小偏倚并保持覆盖概率，从而优于表现出极端偏倚和低覆盖率的朴素分析。该方法被应用于妇女健康倡议（Women's Health Initiative）的数据，以评估能量与蛋白质摄入与糖尿病发病风险之间的关联。我们的结果表明，对自我报告结局和膳食暴露中的误差均进行校正，得到的危险比估计值与忽略测量误差的分析有相当差异，这证明了同时校正结局与协变量误差的重要性。补充材料第S1节给出了实施所提方法的计算细节与R代码。