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加西亚，塔尼亚·P。;马彦元;尹国胜

通过无模型协变量合并提高一类生存模型的效率。 （英语） Zbl 1279.62204号

寿命数据分析。 17，第4期，552-565（2011）.
摘要：在随机临床试验中，我们经常关注比较两个样本的生存数据。尽管对数库测试通常适用于此目的，但当两组具有非比例危险时，它可能会导致大量功率损失。在更一般的生存模型中S.杨和R.普伦蒂斯【生物特征92，第1期，第1-17页（2005年；Zbl 1068.62102号)]其中，log-rank检验是一个特例，我们通过加入与生存时间相关的辅助协变量来提高模型效率。在无模型形式下，我们用辅助协变量来扩充估计方程，并利用半参数理论在[张先生等人，《生物统计学》第64卷第3期，第707–715页（2008年；Zbl 1170.62082号)]和十、鲁和A.A.齐亚提斯【生物统计学95，第3期，679–694页（2008年；Zbl 1437.62548号)]. 在最小假设下，我们的方法产生了一个无偏的渐近正态估计量，并具有额外的效率增益。仿真研究和在白血病研究中的应用表明，该方法具有令人满意的性能。

引用于2文件

MSC公司：

62N01号 审查数据模型
62G10型 非参数假设检验
62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析

关键词：

增广方程;协变量调整;有效估计量;非比例危害;伪最大似然

引文：

Zbl 1068.62102号;Zbl 1170.62082号;Zbl 1437.62548号

软件：

HYBRJ公司;小背包;算法347
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{T.P.Garcia}等人，《寿命数据分析》。17，第4号，552--565（2011；Zbl 1279.62204）
全文： DOI程序

参考文献：

[1] Bagdonavicus V，Hafdi M，Nikulin M（2004）生存功能交叉效应的生存数据分析。生物统计学5:415–425·兹比尔1154.62374 ·doi:10.1093/biostatistics/kxg045
[2] Bennet S（1983）通过比例优势模型分析生存数据。统计医学2:273–277·doi:10.1002/sim.478002223
[3] Cox D（1972）回归模型和生命表（含讨论）。J R Stat Soc B 34:187–220（英国统计学会）·Zbl 0243.62041号
[4] Garbow B、Hillstrom K、More J（1980）Minpack项目。美国阿贡国家实验室
[5] Grouin JM，Day S，Lewis J（2004）《基线协变量的调整：导言》。统计医学23:697–699·doi:10.1002/sim.1646
[6] Hauck WW，Anderson S，Marcus SM（1998），我们是否应该在随机试验的非线性回归分析中调整协变量？。对照临床试验19:249–256·doi:10.1016/S0197-2456（97）00147-5
[7] Hess K（1994）使用三次样条函数评估比例风险回归模型中的时间-协方差相互作用。统计医学13:1045–1062·数字对象标识代码：10.1002/sim.4780131007
[8] Hsieh F（2001）关于异方差风险回归模型：理论与应用。J R统计Soc B 63:63–79·Zbl 0971.62047号 ·doi:10.1111/1467-9868.00276
[9] Koch GG、Tangen CM、Jung JW、Amara IA（1998）《随机临床试验的二分类和有序分类数据的协方差分析问题以及解决这些问题的非参数策略》。Stat Med 17:1863–1892年·doi:10.1002/（SICI）1097-0258（19980815/30）17:15/16<1863:：AID-SIM989>3.0.CO；2个月
[10] Lesaffre E，Senn S（2003）关于随机临床试验中用于协变量调整的非参数ANCOVA的注释。统计医学22:3586–3596
[11] Lu X，Tsiatis A（2008）使用辅助协变量提高对数库检验的效率。生物特征95:674–679·Zbl 1437.62548号 ·doi:10.1093/biomet/asn003
[12] Robinson L，Jewell N（1991）关于logistic回归模型中协变量调整的一些令人惊讶的结果。国际统计版次59（2）：227–240·Zbl 0742.62067号 ·doi:10.2307/1403444
[13] Senn S（1989）临床试验中的协变量失衡和随机分配。统计医学8:467–475·doi:10.1002/sim.4780080410
[14] Singleton R（1969）算法347，一种具有最小存储的高效排序算法。公共ACM 12（3）：185–187·doi:10.1145/362875.362901
[15] Tangen CM，Koch GG（1999）随机临床试验中logrank和Wilcoxon评分和生存率估计的假设检验协方差的非参数分析。生物医药杂志统计9:307–338·Zbl 0955.62114号 ·doi:10.1081/BIP-10010179
[16] Tsiatis A（2006）半参数理论和缺失数据。纽约州施普林格·Zbl 1105.6202号
[17] Tsinberidou AM，O'Brien S，Khouri I，Giles F，Kantarjian H，Champlin R，Wen S，Do K，Smith S，Lerner S，Freireich E，Keating MJ（2006），接受化疗或化疗免疫治疗的Richter综合征患者的临床结局和预后因素，有无干细胞移植。临床肿瘤学杂志24:2343–2351·doi:10.1200/JCO.2005.05.0187
[18] Verweij J，van Houlwelingen H（1995）Cox回归中固定协变量的时间依赖性效应。生物统计学51:1550–1556·Zbl 0875.62518号 ·doi:10.2307/2533286
[19] Wickramaratne P，Holford T（1989）《流行病学研究中的困惑》。生物计量学45:1319–1322
[20] Yang S，Prentice R（2005）用两样本生存数据进行短期和长期危险比的半参数分析。生物特征92:1-17·Zbl 1068.62102号 ·doi:10.1093/biomet/92.1.1
[21] Zeng D，Lin D（2007）截尾数据下半参数模型的最大似然估计（附讨论）。J R统计Soc B 69:507–564·doi:10.1111/j.1369-7412.2007.00606.x
[22] Zhang M，Tsiatis A，Davidian M（2008）使用辅助协变量提高随机临床试验的推论效率。生物识别64:707–715·Zbl 1170.62082号 ·doi:10.1111/j.1541-0420.2007.00976.x
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