경쟁 위험을 위한 절대 위험 회귀: 해석, 링크 함수 및 예측

경쟁 위험이 있는 생존 분석에서 변환 모델은 결과 변수와 설명 변수 간에 서로 다른 함수를 허용합니다. 그러나 모델의 예측 정확도와 매개변수 해석은 링크 함수 선택에 민감할 수 있습니다. 우리는 사건의 절대 위험(또는 누적 발생률) 회귀를 위해 다양한 링크 함수의 실용적 의미를 검토합니다. 구체적으로, 우리는 회귀 계수 β가 다음과 같은 해석을 가지는 모델을 고려합니다: 다른 설명 변수의 고정 값이 주어진 상황에서, 다음 t년 동안 원인 D로 인해 사망할 확률은 해당 예측 변수의 단위 변화에 대해 인자 exp(β)로 변화합니다. 이 모델은 위험 요소의 예측 능력에 대한 직접적인 해석을 제공합니다. 우리는 전통적인 접근 방식과 비교하여 이러한 모델을 정당화할 수 있는 몇 가지 도구를 제안합니다. 전통적인 접근 방식은 원인 별 콕스 회귀 모델의 일련을 결합하거나 파인-그레이 모델을 사용하는 것입니다. 우리는 골수 이식 데이터를 사용하여 방법을 설명합니다.