MEGH：一类用于聚类生存数据的参数化通用风险模型
统计方法学
2022-05-03 v1 应用统计
摘要
在生存数据分析的许多应用中，个体在不同的医疗中心接受治疗，或属于由地理或行政区域定义的不同聚类。对此类数据的分析需要考虑聚类间的变异性。忽略这种变异性会在分析中施加不切实际的假设，并可能影响对统计模型的推断。我们开发了一种新颖的参数化混合效应通用风险（MEGH）模型，特别适用于聚类生存数据的分析。所提出的结构推广了混合效应比例风险（MEPH）和混合效应加速失效时间（MEAFT）结构等，这些结构可作为 MEGH 结构的特例得到。我们为 MEGH 模型的一般子类开发了基于似然的参数估计算法，并在我们的 R 包 {\tt MEGH} 中实现。我们提出了诊断工具，用于评估所提 MEGH 模型中的随机效应及其分布假设。我们通过理论研究和模拟研究以及一项关于白血病的真实数据应用考察了 MEGH 模型的性能。
引用
@article{arxiv.2205.00822,
title = {MEGH: A parametric class of general hazard models for clustered survival data},
author = {Rubio and F. J. and Drikvandi and R},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.00822},
year = {2022}
}
备注
To appear in Statistical Methods in Medical Research. R code and data available from: https://github.com/FJRubio67/MEGH