Likelihood Function-based Estimation for Clustered Censored Data with Embedded AFT Models

doi:10.1007/s12561-026-09518-8

Likelihood Function-based Estimation for Clustered Censored Data with Embedded AFT Models

2026-01-01

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PRE

AI

D

Dip Das

K

Khan, Md Hasinur Rahaman *

DOI：10.1007/s12561-026-09518-8

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加速失效时间（AFT）模型提供了对Cox回归的直接可解释的时间比率替代方案，适用于聚类的右删失数据。我们开发了一个嵌入式似然AFT框架，该框架（i）转换观察时间，使得在真实情况下，转换后的失效时间是独立同分布（i.i.d.）且与协变量无关；（ii）利用这些转换后的数据在两种常见的半参数嵌入（比例风险（PH）和比例优势（PO））下推导出得分型估计方程。估计过程通过两级算法进行，将回归向量的外部更新与共享脆弱性、尺度及脆弱性方差参数的内部剖形分离。我们提供了三明治标准误差和可选的聚类自助法推断，包括PH/PO嵌入的一致性和渐近正态性。涵盖多种聚类规模、删失水平和误差/脆弱性分布的全面模拟表明，嵌入式似然估计量在回归效应上与惩罚部分似然（PPL）相当，甚至有所改进，使用三明治或自助法标准误差时覆盖率接近标称值。重尾误差主要影响方差，而脆弱性分布的错误指定主要影响脆弱性方差，但回归估计仍保持良好中心化且推断稳健。在一项糖尿病视网膜病变研究的再分析中，PH和PO嵌入的AFT拟合产生了与PPL一致的效果估计，Cox-AFT嵌入的AIC/BIC略有改善，并通过脆弱性捕捉了临床上有意义的患者间异质性。嵌入式似然AFT形式为聚类删失数据的似然推断提供了一种统一、可解释且计算上实用的途径，其性能与现有方法相当，同时保留了AFT视角的优势。

Keyword:

Accelerated failure time model

Cox model

Proportional odds model

Clustered censored data

Frailty model

Likelihood Function-based Estimation for Clustered Censored Data with Embedded AFT Models

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