生存分析中异质性诱导竞争风险问题的通用解法

大多数论文隐含地假设竞争风险是由残余队列异质性（即未由记录协变量捕获的异质性）引起的。基于这一观察，我们开发了竞争风险的通用统计描述，统一了主要思想流派。假设异质性诱导的竞争风险比假设风险独立性要弱得多。然而，我们表明它仍然施加了足够的约束来解决竞争风险问题，并推导出去污染的主要风险风险率和特定原因生存函数的精确公式。规范描述涉及队列所有风险的个体风险率的协变量约束函数分布。假设个体层面的比例风险导致该分布的自然参数化，从中可在特殊极限下恢复 Cox 回归、脆弱性和随机效应模型以及潜在类别模型，并且还能生成参数化的累积发生率函数（Fine 和 Gray 的术语）。我们利用合成数据展示了该通用方法如何揭示和映射队列的亚结构（如果存在），并消除异质性诱导的虚假保护效应和虚假暴露效应。对 ULSAM 研究中以前列腺癌为主要风险的真实生存数据的应用发现，可为先前反直觉的推断提供合理的替代解释。