Key points are not available for this paper at this time.
Nous proposons une procédure de confiance de produit bêta (BPCP) qui est une procédure de confiance non paramétrique pour la courbe de survie à un moment fixe pour des données à censurage à droite en supposant un censurage indépendant. Dans de telles situations, l'estimateur de Kaplan-Meier est généralement utilisé avec un intervalle de confiance (IC) asymptotique qui peut avoir des problèmes de couverture lorsque le nombre de défaillances observées n'est pas élevé et/ou lorsque l'on teste les parties finales de la courbe où il reste peu de sujets à risque. La BPCP garantit une couverture centrale (c'est-à-dire s'assure que les deux taux d'erreur unilatéraux ne dépassent pas la moitié du taux nominal total) lorsqu'il n'y a pas de censurage (dans ce cas, elle se réduit à l'intervalle de Clopper-Pearson) ou lorsqu'il y a un censurage de type II progressif (c'est-à-dire lorsque le censurage ne se produit qu'immédiatement après les défaillances sur des proportions fixes des individus restants). Pour un censurage indépendant général, des simulations montrent que la BPCP maintient une couverture centrale dans de nombreuses situations où les méthodes concurrentes peuvent avoir une inflation très substantielle des taux d'erreur pour la limite inférieure. La BPCP offre une couverture asymptotiquement correcte et est asymptotiquement équivalente à l'IC sur l'estimateur de Kaplan-Meier utilisant la variance de Greenwood. La BPCP peut être inversée pour créer des procédures de confiance pour un quantile de la distribution de survie sous-jacente. Parce que la BPCP est facile à mettre en œuvre, offre une protection dans des situations où d'autres méthodes échouent, et correspond essentiellement à d'autres méthodes lorsqu'elles réussissent, elle devrait être la méthode de choix.
Fay et al. (Mar,) ont étudié cette question.