基于协变量调整脆弱比例风险模型的县级乳腺癌生存数据建模

理解解释生存时间差异的因素对于制定改善国家卫生系统的政策十分重要。受监测流行病学与最终结果（SEER）项目产生的乳腺癌数据启发，我们提出一种协变量调整的比例风险脆弱模型，用于分析聚类右删失数据。与在常用生存模型的线性预测器中加入可交换脆弱性不同，我们允许脆弱分布随连续和分类的簇级协变量灵活变化，并使用依赖贝叶斯非参数模型对其进行建模。所得过程灵活且易于使用现有R包拟合。将该模型应用于我们的激励示例表明，与直觉相反，在1990年代某时间段内，在更农村且较不富裕的爱荷华州各县被诊断出的患者乳腺癌生存情况更好。附加分析显示早期时间窗呈相反趋势。我们推测这一异常必然是由于向更城市和富裕的子群体开具了更多的激素替代疗法。