casebase：一种用于生存分析与事件率比较的替代框架
统计方法学
2020-09-23 v1
摘要
在事件时间数据的流行病学研究中，临床医生和患者感兴趣的一个量是给定协变量特征下事件发生的风险。然而，依赖时间匹配或风险集抽样（包括 Cox 回归）的方法从似然表达式或估计函数中消除了基线风险。然后需要使用非参数方法单独估计基线风险。这导致累积发病率的逐步估计难以解释。Hanley 与 Miettinen（2009）利用 case-base 抽样解释了如何使用逻辑回归估计参数风险函数。他们的方法自然产生了随时间平滑的累积发病率估计。在本文中，我们介绍了 casebase R 包，一个用于参数生存分析的综合且灵活的工具包。我们描述了 case-base 框架如何也可用于更复杂的设置：竞争风险、时变暴露和变量选择。我们的包还包括广泛的 Visualization 工具阵列以补充事件时间数据的分析。我们通过四个不同的案例研究说明了所有这些特征。*SRB 和 MT 对本文贡献相同。
引用
@article{arxiv.2009.10264,
title = {casebase: An Alternative Framework For Survival Analysis and Comparison of Event Rates},
author = {Sahir Rai Bhatnagar and Maxime Turgeon and Jesse Islam and James A. Hanley and Olli Saarela},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.10264},
year = {2020}
}
备注
31 pages, 10 figures