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Semiparametric model for semi-competing risks data with application to breast cancer study

机译：半竞争风险数据的半参数模型在乳腺癌研究中的应用

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For many forms of cancer, patients will receive the initial regimen of treatments, then experience cancer progression and eventually die of the disease. Understanding the disease process in patients with cancer is essential in clinical, epidemiological and translational research. One challenge in analyzing such data is that death dependently censors cancer progression (e.g., recurrence), whereas progression does not censor death. We deal with the informative censoring by first selecting a suitable copula model through an exploratory diagnostic approach and then developing an inference procedure to simultaneously estimate the marginal survival function of cancer relapse and an association parameter in the copula model. We show that the proposed estimators possess consistency and weak convergence. We use simulation studies to evaluate the finite sample performance of the proposed method, and illustrate it through an application to data from a study of early stage breast cancer.
机译：对于许多形式的癌症，患者将接受初始治疗方案，然后经历癌症进展并最终死于该疾病。在临床，流行病学和转化研究中，了解癌症患者的疾病进程至关重要。分析此类数据的挑战之一是，死亡依赖于审查癌症的进展（例如复发），而进展则不能审查死亡。我们首先通过探索性诊断方法选择合适的copula模型，然后开发一种推断程序，以同时估计癌症复发的边缘生存功能和copula模型中的关联参数，来处理信息审查。我们表明，提出的估计量具有一致性和弱收敛性。我们使用模拟研究来评估所提出方法的有限样本性能，并通过对早期乳腺癌研究数据的应用来说明它。

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