基于任意时间观测的事件时间建模
统计方法学
2011-02-14 v1 应用统计
摘要
我们通过比例风险模型和加速失效时间（AFT）模型的扩展版本，引入了分析事件时间数据的新方法。在许多事件时间研究中，首次观测的时间是任意的，因为没有发生风险修正事件。这在流行病学研究中尤为常见。我们正式证明，在这些情况下，无论是在AFT模型还是比例风险模型中，将首次观测作为时间原点都是不合理的。相反，我们主张使用受试者的年龄作为时间尺度。我们通过一个两阶段过程来考虑基线观测可能在不同患者的不同年龄进行的事实。首先，我们将任何可能随年龄变化的协变量对年龄进行边际回归，并保留残差。然后，这些残差被用作拟合AFT模型或比例风险模型的协变量。我们分别称这些过程为残差加速失效时间（RAFT）回归和残差比例风险（RPH）回归。我们将标准AFT与RAFT进行比较，并在实际例子中证明了RAFT优越的预测能力。在流行病学中，这对向患者和政策制定者进行风险沟通具有实际意义。
引用
@article{arxiv.1102.2322,
title = {Modelling time to event with observations made at arbitrary times},
author = {Matthew Sperrin and Iain Buchan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1102.2322},
year = {2011}
}