SMIM：基于多重插补与鞅的生存数据敏感性分析统一框架
统计方法学
2021-05-17 v2
摘要
删失生存数据在临床试验研究中十分常见。我们提出了一种利用多重插补与鞅对生存数据中随机删失进行敏感性分析的统一框架，称为SMIM。该框架采用由敏感性参数索引的δ调整模型与控制基模型，涵盖随机删失及大量非随机删失假设。同时，其针对定义为处理特异生存函数泛函的广泛一类处理效应估计量，并考虑由删失导致的缺失数据。多重插补便于使用简单的全样本估计；然而，标准的Rubin合并规则在敏感性分析框架中可能高估推断方差。我们基于估计量的序贯构造将多重插补估计量分解为鞅序列，并提出通过对鞅序列重采样的有奖自助法（wild bootstrap）推断。新的自助法推断具有一致性理论保证，且相较于非参数自助法在计算上更高效。我们通过模拟及一项HIV临床试验应用评估了所提SMIM的有限样本表现。
引用
@article{arxiv.2007.02339,
title = {SMIM: a unified framework of Survival sensitivity analysis using Multiple Imputation and Martingale},
author = {Shu Yang and Yilong Zhang and Guanghan Frank Liu and Qian Guan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.02339},
year = {2021}
}