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A Measure for Assessing Functions of Time-Varying Effects in Survival Analysis

Open Journal of Statistics 2014年第11期4卷 977-998页

作者： Anika Buchholz Willi Sauerbrei patrick royston Center for Medical Biometry and Medical Informatics Medical Center - University of Freiburg Freiburg Germany MRC Clinical Trials Unit at University College London London UK

A standard approach for analyses of survival data is the Cox proportional hazards model. It assumes that covariate effects are constant over time, i.e. that the hazards are proportional. With longer follow-up times, though, the effect of a variable often gets weaker and the proportional hazards (PH) assumption is violated. In the last years, several approaches have been proposed to detect and model such time-varying effects. However, comparison and evaluation of the various approaches is difficult. A suitable measure is needed that quantifies the difference between time-varying effects and enables judgement about which method is best, i.e. which estimate is closest to the true effect. In this paper we adapt a measure proposed for the area between smoothed curves of exposure to time-varying effects. This measure is based on the weighted area between curves of time-varying effects relative to the area under a reference function that represents the true effect. We introduce several weighting schemes and demonstrate the application and performance of this new measure in a real-life data set and a simulation study.

关键词： Cox Model Measure of Distance Survival Analysis Time-Varying Effects

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预后及预后研究：是什么，为什么，以及如何做？

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英国医学杂志中文版 2009年第5期12卷 303-307页

作者： Karel G M Moons patrick royston Yvonne Vergouwe Diederick E Grobbee Douglas GAltman 周久顺(译) 张孔来(校) Julius Centre for Health Sciences and Primary Care University Medical Centre Utrecht Utrecht Netherlands MRC Clinical Trials Unit London NW1 2DA Centre for Statistics in Medicine University of Oxford Oxford OX2 6UD 北京协和医科大学流行病学教研室

当医生们在预测转归时，他们往往很少进行具体的研究。这篇文章是Karel Moons和他的同事们系列文章中的第一篇，旨在阐述预后研究的重要性。

关键词：预后预后研究医生肿瘤病因

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流行病学和临床研究中数据缺失的多重填补：机会和陷阱

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英国医学杂志中文版 2009年第6期12卷 371-375页

作者： Jonathan A C Sterne Ian R White John B Carlin Michael Spratt patrick royston Michael G Kenward Angela M Wood James R Carpenter 张清(译) 张孔来(校) Department ofSocial Medicine University of BristolBristol BS8 2PR MRC BiostatisticsUnit Institute of PublicHealth CambridgeCB2 0SR Clinical Epidemiologyand BiostatisticsUnit MurdochChildren's ResearchInstitute andUniversityof MelbourneParkville Victoria3052 Australia Cancer andStatistical MethodologyGroups MRCClinical Trials UnitLondon NW1 2DA Medical StatisticsUnit kondon Schoolof Hygiene andTropical Medicinelondon WC1E 7HT Depamnent ofPublic Health andPrimary Care Instituteof Public HealthCambridge 北京协和医科大学流行病学教研室

许多研究都存在缺失数据。Jonathan

关键词：多重填补数据缺失临床研究流行病学缺失数据填补方法

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