零截断复发事件数据的分层回归分析
统计方法学
2025-05-07 v1
摘要
本文的动机源于一项正在进行的儿科心理健康护理（PMHC）项目，该项目从基于人群的行政数据库中提取了心理健康相关急诊科（MHED）就诊记录。本文的一个特别兴趣在于了解在一般人群中，就诊发生如何依赖于过去的发生情况。在特定于受试者的时间窗口内，只能获得经历MHED就诊的受试者信息。因此，MHED就诊可被视为零截断复发事件。一些人口普查信息可作为研究期间未发生MHED就诊的受试者协变量的补充信息。我们考虑了一种创新的分层Cox回归模型，这是一种基于强度的模型，但仅需事件历史的摘要。我们提出了一种将零截断数据与一些补充信息相结合的估计程序。我们建立了所提估计量的一致性和渐近正态性。通过模拟评估了该估计量的有限样本性质，结果表明，与仅基于零截断数据的最大似然估计量相比，所提估计量的性能有所提升。我们通篇使用PMHC项目来说明所提出的方法。
引用
@article{arxiv.2505.02996,
title = {Stratified Regression Analysis of Zero-Truncated Recurrent Event Data},
author = {Anqi A. Chen and X. Joan Hu and Rhonda J. Rosychuk},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.02996},
year = {2025}
}