【摘 要】
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在生存分析中,我们通常认为,如果随访的时间足够长,所有的个体都将经历感兴趣的事件.但是,由于现代医学治疗水平的不断发展,癌症患者最终被治愈的情况越来越多.本文我们将考
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在生存分析中,我们通常认为,如果随访的时间足够长,所有的个体都将经历感兴趣的事件.但是,由于现代医学治疗水平的不断发展,癌症患者最终被治愈的情况越来越多.本文我们将考虑总体中包含可治愈个体的相依竞争风险事件率的估计,并且假设总体中有一部分个体会遭受一种可治愈的风险事件,而另一部分个体可能遭受其他的竞争风险.我们首先使用AFT混合治愈模型为主要感兴趣的事件率构造一个单变量风险指标得分预测,应用EM算法估计出其中的未知参数,然后利用非参数函数估计方法,使用局部多项式似然的非参数光滑技术为具有相同指标得分的个体的平均竞争风险作一个联合推断.通过这样一个两阶段程序,我们可以为未来的某一个体的所有感兴趣的竞争风险构造一个可靠的预测准则,从而帮助相关的风险决策人员作出一个风险有益的决定.我们将使用数值模拟实验来验证我们方法的估计性能,并对骨髓移植数据和黑色素瘤数据进行实例分析.本文组织安排如下:第一部分,将介绍生存分析、竞争风险和治愈模型相关方面的基础知识,以及现有的一些估计方法.第二部分,描述半参数AFT混合治愈模型和竞争风险框架,提出两阶段估计方法,给出关于风险得分事件率的逐点和联合置信区间估计.第三部分,通过模拟实验探究提出来的估计方法的性能.第四部分将提出来的方法应用到骨髓移植数据和黑色素瘤数据的研究中.最后,第五部分对本文进行总结和展望.
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