Schätzung des additive Gefahrenmodells auf der Grundlage von Intervall-zensierten Fall-Kohorten-Daten mit abhängiger Zensierung

Zusammenfassung Das additive Gefahrenmodell ist eines der am häufigsten verwendeten Modelle für die Regressionsanalyse von Ausfallzeitdaten, und es wurden viele Methoden zu seiner Schätzung entwickelt. In diesem Artikel betrachten wir die Situation, in der informativ intervall-zensierte Daten aus Fall-Kohorten-Studien beobachtet werden, bei denen Kovariateninformationen nur für eine kleine Subkohorte von Studienteilnehmern gesammelt werden. Mit informativer oder abhängiger Zensierung meinen wir, dass die Ausfallzeit von Interesse und der Zensierungsmechanismus korreliert sein können. Zur Schätzung werden wir ein Verfahren zur Schätzung von gewichteten inversen Wahrscheinlichkeiten mit Hilfe von Bernstein-Polynomen entwickeln. Die resultierenden Schätzer der Regressionsparameter erweisen sich als konsistent und asymptotisch normal. Eine umfassende Simulationsstudie wird durchgeführt und legt nahe, dass die vorgeschlagene Methode in praktischen Situationen gut funktioniert. Ein Beispiel wird ebenfalls bereitgestellt.