加速故障時間モデル：生存分析におけるCOX回帰モデルの有用な代替

過去20年間、Cox比例ハザードモデルは、故障時間変数のハザード関数に対する共変量の影響を調べるために広範囲に使用されてきました。一方、共変量に対する生存時間の対数を単純に回帰する加速された故障時間モデルは、検閲された生存データの分析ではめったに利用されません。この記事では、故障時間の観測を分析するための新しく開発された線形回帰法をいくつか確認します。これらの手順には健全な理論的正当化があり、効率的な数値法で実装できます。加速故障時間モデルには直感的な物理的解釈があり、生存分析におけるCOXモデルの有用な代替手段となります。

For the past two decades the Cox proportional hazards model has been used extensively to examine the covariate effects on the hazard function for the failure time variable. On the other hand, the accelerated failure time model, which simply regresses the logarithm of the survival time over the covariates, has seldom been utilized in the analysis of censored survival data. In this article, we review some newly developed linear regression methods for analysing failure time observations. These procedures have sound theoretical justification and can be implemented with an efficient numerical method. The accelerated failure time model has an intuitive physical interpretation and would be a useful alternative to the Cox model in survival analysis.