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A new approach to regression analysis of censored competing-risks data

机译:审查竞争风险数据回归分析的新方法

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摘要

An approximate likelihood approach is developed for regression analysis of censored competing-risks data. This approach models directly the cumulative incidence function, instead of the cause-specific hazard function, in terms of explanatory covariates under a proportional subdistribution hazards assumption. It uses a self-consistent iterative procedure to maximize an approximate semiparametric likelihood function, leading to an asymptotically normal and efficient estimator of the vector of regression parameters. Simulation studies demonstrate its advantages over previous methods.
机译:开发了一种近似似然方法,用于对被审查的竞争风险数据进行回归分析。根据比例子分布风险假设下的解释协变量,此方法直接为累积发生率函数建模,而不是针对特定原因的风险函数建模。它使用自洽迭代程序来最大化近似半参数似然函数,从而得出回归参数向量的渐近正态和有效估计。仿真研究证明了它比以前的方法更具优势。

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