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混合治愈模型是一种特殊的生存模型,它假定研究人群是可能会经历感兴趣事件的易感人群和永远不会经历感兴趣事件的治愈/不易感染人群的混合体。对于这类数据,标准的生存模型通常不适用,因为这类模型不考虑治愈部分。因此,我们考虑用边际混合治愈模型来拟合这类数据,Cai等在2012年提出一个R包smcure通过建立半参数比例风险混合治愈模型和加速失效时间混合治愈模型来拟合含治愈部分的生存数据。由于含治愈部分生存数据的生存时间不一定是相互独立的,比如簇类生存数据,所以Niu等在2018年提出一个R包geecure,通过建立半参数或者参数比例风险混合治愈模型来拟合含治愈部分的簇类数据。本文主要对这两种软件包的比例风险混合治愈模型进行数值模拟比较,最后再用实证数据进行分析。本文主要包括四个部分:第一部分介绍本文的选题背景意义和国内外学者对含治愈部分的簇类生存数据的处理方法;第二部分介绍了关于边际混合治愈模型的一些理论知识;第三部分通过模拟试验比较了两个软件包的参数拟合效果;第四部分对戒烟患者治疗效果的临床研究进行实证分析。