多阶段模型下依相关右删失情况下的条件-边际非参数估计用于分期等待时间

我们研究与未删失分期等待时间相关的两个群体水平数量（对应完整数据），条件于先前分期访问。我们展示了如何使用右删失数据对这些数量进行一致估计。第一个数量是分期等待时间分布（生存函数），表示进入第 $j$ 分期后在时间 $t$ 内仍留存于第 $j$ 分期的个体比例。第二个数量是累积病因函数，表示进入第 $j$ 分期后在时间 $t$ 内从第 $j$ 分期过渡到第 $j'$ 分期的个体比例。为估计这些数量，我们提出了两种非参数方法。第一种方法使用逆概率删失加权（IPCW）技术，对计数过程和风险集合中的个体数进行加权，以处理相关右删失。第二种方法利用分数观察（FRE）的概念，通过纳入个体（可能在先前分期被删失）最终进入感兴趣分期的概率，来修改风险集合。两种方法均不局限于独立删失或马尔可夫多阶段框架的假设。模拟研究显示，两种估计方法表现良好，尽管在我们所考虑的模拟设置中，IPCW 估计通常优于 FRE 估计。这些估计通过两个真实数据集的应用进行进一步说明：一个来自骨髓移植病人的样本，另一个来自乳腺癌诊断病人的样本。