医療費の時間変動係数の対称カーネルスムージング推定

縦断的研究では、対象者は終末イベントの時間まで一連の異なる時間点で繰り返し観察されます。時間変動係数モデルは、パラメトリック手法を拡張し、時間依存性共変量効果の動的な軌跡を捉えることで、縦断変数と観察された時間点との間の潜在的な関係を記述できるようにします。本研究では、時間変動係数の共分散モデルにおいて、対称カーネルスムージング手法を用いた医療費の推定に対する新しいアプローチを提案します。医療費のスムーズな関数は、カーネル法と逆確率加重法の組み合わせを介して、すべての異なる観察時間点での縦断データの値を重み付けすることによって導出されます。シミュレーション研究では、最初に時間変動係数の真の関数を設定し、次に共変量と打切り生存時間のランダムサンプルを生成します。その後、応答変数の縦断データを生成できます。さらに、提案された方法を用いて数値シミュレーション実験が行われ、生成されたデータにRコードを適用しました。パラメータと非パラメトリック関数の推定結果は、異なる設定と比較されました。数値結果は、サンプルサイズが増加するにつれてバイアスとモデルベースの標準誤差が減少し、パフォーマンスが大きなサンプルサイズで改善されることを示しています。モデル内の関数の推定値は、シミュレーション研究の図に示されているように、真の関数とほぼ重なります。さらに、得られた推定量の一貫性は理論的分析によって示され、提案された推定量の性能を示すために数値シミュレーションが実施されました。提案されたモデルは、多施設自動除細動器植込み試験（MADIT）から得られた実データセットに適用されます。