赵丽慧；布莱恩·克拉格特；田璐；Hajime乌诺；马克·菲弗（Marc A.Pfeffer）。；斯科特·所罗门。；洛伦佐·特里帕；魏立杰（Wei，L.J.）。 生存分析中的限制平均生存时间曲线。 （英语） Zbl 1393.62113号 生物识别 72，第1期，215-221（2016）. 摘要：对于以事件时间为终点的研究，其生存函数包含有关该结果变量的时间随机分布的所有信息。然而，在特定时间点的生存概率，例如\（t\），并不能透明地捕捉到该终点直到\（t\）的时间分布。另一种方法是使用时间（t）的限制平均生存时间（RMST）来总结概况。RMST是研究人群中随访至\（t）的所有受试者的平均生存时间，简单地说，是生存曲线下达到\（t。在固定时间分析中讨论了使用这种量化相对于存活率的优势。在本文中，我们通过考虑基于RMST的曲线作为生存函数的另一种总结来推广这种方法。例如，基于单个RMST曲线的同时置信带以及两条RMST曲线之间的差异进行推断。后者用于在等效或非劣效性设置下评估两组，并在时间尺度上量化两组之间的差异。这项建议是用两个临床试验的数据来说明的，一个来自肿瘤学，另一个来自心脏学。 引用于19文件 MSC公司： 62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析 62号05 可靠性和寿命测试 关键词：等效性/非劣性研究；高斯过程；鞅；同时置信带；生存函数 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{L.Zhao}等人，《生物统计学》72，第1期，215--221（2016；Zbl 1393.62113） 全文： 内政部 链接 参考文献： [1] Andersen，基于伪观测的受限平均生存时间回归分析，《寿命数据分析》10，第335页–（2004）·Zbl 1058.62095号 ·doi:10.1007/s10985-004-4771-0 [2] Cai，校准参数化主题特定风险评估，Biometrika 97 pp 389–（2010）·Zbl 1205.62161号 ·doi:10.1093/biomet/asq012 [3] Chen，关于两组受限制平均寿命差异的因果推断，《生物统计学》57第1030页–（2001）·Zbl 1209.62267号 ·doi:10.1111/j.0006-341X.2001.01030.x [4] 弗莱明，计数过程和生存分析（1991） [5] 吉尔，全线产品极限估计量的大样本行为，《统计年鉴》11第49页–（1983）·Zbl 0518.62039号 ·doi:10.1214/aos/1176346055 [6] Irwin，预期寿命估计的标准误差，特别是小鼠实验中无瘤寿命的预期，《卫生学杂志》47第188页–（1949）·doi:10.1017/S0022172400014443 [7] 卡普兰，不完全观测的非参数估计，《美国统计协会杂志》53页457–（1958）·兹伯利0089.14801 ·doi:10.1080/01621459.1958.10501452 [8] Lin，用基于鞅的残差的累积和检验cox模型，Biometrika 80第557页–（1993）·Zbl 0788.62094号 ·doi:10.1093/biomet/80.3.557 [9] Murray，《比较两个样本截尾数据中挽救的生命年数的序贯方法》，《生物统计学》55页1085–（1999）·Zbl 1059.62683号 ·doi:10.1111/j.0006-341X.1999.1085.x [10] Nair，《截尾数据生存函数的置信区间：一项比较研究》，《技术计量学》第26页第265页–（1984）·网址：10.1080/00401706.1984.10487964 [11] Park，在加速失效时间模型下评估受试者特定生存功能，Biometrika 90 pp 717–（2003）·Zbl 1436.62478号 ·doi:10.1093/biomet/90.3.717 [12] Parzen，两种生存函数差异的同时置信区间，《斯堪的纳维亚统计杂志》第24期第309页–（1997）·Zbl 0888.62107号 ·doi:10.1111/1467-9469.t01-1-00065 [13] Pfeffer、Valsartan、captopril或两者兼而有之，《新英格兰医学杂志》349页1893–（2003）·doi:10.1056/NEJMoa032292 [14] Rajkumar，来那度胺加高剂量地塞米松与来那度胺加低剂量地塞米松作为新诊断的多发性骨髓瘤的初始治疗：一项开放标签随机对照试验，《柳叶刀肿瘤学》第11页第29页–（2010）·doi:10.1016/S1470-2045（09）70284-0 [15] Royston，当比例风险假设存在疑问时，使用限制平均生存时间评估随机临床试验中的治疗效果，《医学统计》30，第2409页–（2011）·doi:10.1002/sim.4274 [16] Schaubel，非比例风险和依赖性审查下累积治疗效果的双逆加权估计，《生物计量学》67，第29页–（2011年）·Zbl 1216.62179号 ·文件编号：10.1111/j.1541-0420.2010.01449.x [17] 田，在生存分析中用受试者的基线协变量预测受限平均事件时间，《生物统计学》第15卷第222页–（2014年）·doi:10.1093/biostatistics/kxt050 [18] 田，关于时变回归系数的cox模型，《美国统计协会杂志》100页172–（2005）·Zbl 1117.62435号 ·doi:10.1198/016214500000845 [19] Uno，《在生存分析中量化组间差异时超越危险比》，《临床肿瘤学杂志》32页2380–（2014）·doi:10.1200/JCO.2014.55.2208 [20] Uno，非劣效性研究中用于比较治疗疗效或安全性的替代危险比，《内科年鉴》163，第127页–（2015）·doi:10.7326/M14-1741 [21] Zhao，质量调整生存时间分布的一致估计量，Biometrika 84 pp 339–（1997）·Zbl 0882.62110号 ·doi:10.1093/biomet/84.2.339 [22] 赵，质量调整生存时间分布的有效估计，《生物计量学》55 pp 1101–（1999）·Zbl 1059.62742号 ·doi:10.1111/j.0006-341X.1999.1101.x [23] 赵，利用两种生存功能的综合差异量化治疗对比度，以设计、监测和分析一项比较临床研究，临床试验9，第570页–（2012年）·doi:10.1177/17407745124555464 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。