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Non-parametric estimation of the case fatality ratio with competing risks data: an application to Severe Acute Respiratory Syndrome (SARS).

机译:具有竞争风险数据的病例死亡率的非参数估计:在严重急性呼吸系统综合症(SARS)中的应用。

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摘要

For diseases with some level of associated mortality, the case fatality ratio measures the proportion of diseased individuals who die from the disease. In principle, it is straightforward to estimate this quantity from individual follow-up data that provides times from onset to death or recovery. In particular, in a competing risks context, the case fatality ratio is defined by the limiting value of the sub-distribution function, F(1)(t) = Pr(T infinity, where T denotes the time from onset to death (J = 1) or recovery (J = 2). When censoring is present, however, estimation of F(1)(infinity) is complicated by the possibility of little information regarding the right tail of F(1), requiring use of estimators of F(1)(t(*)) or F(1)(t(*))/(F(1)(t(*))+F(2)(t(*))) where t(*) is large, with F(2)(t) = Pr(T
机译:对于具有一定相关死亡率的疾病,病死率衡量的是死于该疾病的患病个体的比例。原则上,直接从提供从发病到死亡或恢复的时间的个体随访数据中估计这一数量很简单。特别是在竞争风险的情况下,病死率是由与死亡相关的子分布函数的极限值F(1)(t)= Pr(T 无穷大,其中T表示从发病到死亡(J = 1)或恢复(J = 2)的时间。但是,当存在检查时,由于关于F(1)右尾的信息很少,可能需要F(1)(t(*))或F(1)(t(*))/(F(1)(t(*))+ F(2)(t(*)))其中t(*)大,F(2)(t) = Pr(T <或= t,并且J = 2)是与恢复相关联的类似子分布函数。对于正确的删失数据,此类估计量的变异性随t(*)的增加而增加,这表明有可能在较低的t(*)值下使用估计量,其中偏见可能会增加,但总体均方误差会较小。这些问题在这里针对F(1)和F(2)的非参数估计量进行了研究。在2003年香港感染严重急性呼吸系统综合症(SARS)的患者的病死率数据中说明了这些想法。

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