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Regression analysis of incomplete data from event history studies with the proportional rates model

机译:使用比例率模型对事件历史研究中的不完整数据进行回归分析

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摘要

This paper discusses regression analysis of a type of incomplete mixed data arising from event history studies with the proportional rates model. By mixed data, we mean that each study subject may be observed continuously during the whole study period, continuously over some study periods and at some time points, or only at some discrete time points. Therefore, we have combined recurrent event and panel count data. For the problem, we present a multiple imputation-based estimation procedure and one advantage of the proposed marginal model approach is that it can be easily implemented. To assess the performance of the procedure, a simulation study is conducted and indicates that it performs well for practical situations and can be more efficient than the existing method. The methodology is applied to a set of mixed data from a longitudinal cohort study.
机译:本文讨论了使用比例比率模型对事件历史研究产生的一类不完整混合数据进行回归分析。通过混合数据,我们的意思是可以在整个研究期间,在某些研究期间,某些时间点或仅在某些离散时间点连续观察每个研究对象。因此,我们结合了重复事件和面板计数数据。针对该问题,我们提出了一种基于多重归因的估计程序,所提出的边际模型方法的一个优点是可以轻松实现。为了评估该过程的性能,进行了仿真研究,结果表明该方法在实际情况下表现良好,并且比现有方法效率更高。该方法应用于来自纵向队列研究的一组混合数据。

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