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Transition probability estimates for non-Markov multi-state models

机译:非马尔可夫多状态模型的转移概率估计

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摘要

Non-parametric estimation of the transition probabilities in multi-state models is considered for non-Markov processes. Firstly, a generalization of the estimator of Pepe et al, 1991 (Statistics in Medicine) is given for a class of progressive multi-state models based on the difference between Kaplan-Meier estimators. Secondly, a general estimator for progressive or non-progressive models is proposed based upon constructed univariate survival or competing risks processes which retain the Markov property. The properties of the estimators and their associated standard errors are investigated through simulation. The estimators are demonstrated on datasets relating to survival and recurrence in patients with colon cancer and prothrombin levels in liver cirrhosis patients.
机译:对于非马尔可夫过程,考虑了多状态模型中转移概率的非参数估计。首先,基于Kaplan-Meier估计量之间的差异,针对一类渐进多状态模型给出了Pepe等人,1991(医学统计)的估计量的概括。其次,基于保留马尔可夫性质的单变量生存或竞争风险过程,提出了渐进或非渐进模型的一般估计量。通过仿真研究了估计量的性质及其相关的标准误差。在与结肠癌患者的生存和复发以及肝硬化患者的凝血酶原水平有关的数据集上证明了估计量。

著录项

  • 作者

    Titman Andrew;

  • 作者单位
  • 年度 2015
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