具有竞争事件、左截断与时变协变量的Weibull竞争生存分析
统计方法学
2023-08-25 v4
摘要
我们提出贝叶斯非参数Weibull代表竞争(WDR)方法用于具有竞争事件的生存分析，并实现模型可解释性与灵活性。利用存活于竞争事件的自然机制，我们假设在潜在无限数量的子事件间进行一场竞争。在此过程中，WDR无需数据变换即可容纳非线性协变量效应。此外，WDR能够处理左截断、时变协变量、不同类型的删失，以及缺失事件时间或类型。我们基于Gibbs抽样开发了高效的MCMC算法用于贝叶斯推断，并提供了 \texttt{R} 包。合成数据分析及与基准方法的比较展示了WDR的优异性能和简洁的非线性建模能力。此外，我们分析了两个真实数据集并展示了WDR的优势。具体地，我们研究了三类淋巴瘤的死亡时间，展示了WDR在建模非线性协变量效应和发现新疾病方面的潜力。我们还使用WDR探究轻度认知障碍的发病年龄，并解释了生物标志物对阿尔茨海默病进展的加速或减速效应。
引用
@article{arxiv.1911.01827,
title = {Weibull Racing Survival Analysis with Competing Events, Left Truncation, and Time-varying Covariates},
author = {Quan Zhang and Yanxun Xu and Mei-Cheng Wang and Mingyuan Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.01827},
year = {2023}
}
备注
43 pages, 6 figures, 16 tables