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Marginal regression of recurrent gap times based on semiparametric transformation cure model

机译:基于Semiparametric变换固化模型的反复间隙时间的边缘回归

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摘要

Recurrent event data frequently arise in longitudinal studies. In this article, we consider a marginal semiparametric transformation cure model for gap times between recurrent events. We assume that each individual has the possibility of being cured after each event. We proposed generalized estimating equations for parameter estimation of the regression parameters in this model. The asymptotic properties of the proposed estimators are established under independent censoring. A simulation study is conducted to investigate finite sample properties of the proposed estimators. The proposed method is illustrated using an example of the tumor recurrent data for bladder cancer patients.
机译:纵向研究经常出现经常发生的事件数据。 在本文中,我们考虑了经常性事件之间的间隙时间的边缘半造型转换模型。 我们假设每个人都有可能在每次活动后治愈。 我们提出了该模型中回归参数参数估计的广义估计方程。 拟议估计人的渐近性质是在独立的审查下建立的。 进行了模拟研究以调查所提出的估计器的有限样本性质。 使用膀胱癌患者的肿瘤复发数据的举例说明所提出的方法。

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