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Generalized win-odds regression models for composite endpoints
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AI
DOI：10.1007/s10985-026-09693-2.png)
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摘要
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时间至首次事件分析常用于涉及多个事件时间的研究，其中每个成分被视为同等重要，不考虑其临床重要性。替代性汇总方法如Win Ratio、净获益和Win Odds（WO）近来受到关注，因为它们能处理不同类型的结果，并允许对成分结果进行分层排序。本文聚焦于WO，提出比例WO回归模型，以评估在控制其他风险因素的情况下治疗对多个结果的影响。该模型易于解释，类似于标准的logistic回归模型。然而，所提出的WO回归更为先进；不同类型的多重结果可被联合建模，且估计方程基于功能响应建模框架下处理个体与对照者之间所有可能且潜在的依赖配对。此外，信息性平局与因删失导致的非结论性比较被仔细区分，后者通过删失逆概率加权法处理。我们利用U统计量理论建立了估计回归系数的渐近性质，并通过数值研究展示了有限样本性能。
Keyword:
Functional response model
Inverse probability weighting
Multiple outcomes
Treatment effect
Win statistics
U-statistic
期刊
L
IF:
1
论文数:
40
被引数:
0
机构
引用论文
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