共変量調整されたノンパラメトリック生存曲線推定

Kaplan-Meier生存曲線推定は、臨床試験環境の患者グループの生存分布を評価するために一般的に使用されるノンパラメトリック方法です。ただし、この方法では、バイアスを減らし、精度を高める可能性のある共変量調整は許可されていません。Cox比例ハザードモデルは、調整された推論を実施するために一般的に使用される半パラメトリック方法であり、共変量調整生存曲線を推定するために使用できます。ただし、このモデルは、検証するのが難しいことが多い比例ハザードの仮定に依存しています。特定の時間間隔の生存率を推定するために、ノンパラメトリック共変量調整方法を導入するために研究作業が実施されました。ノンパラメトリック共変量調整法を拡張して、イベントが発生したときの任意の時点で治療グループの生存率を推定するための新しいモデルを開発します。モデルのパフォーマンスを調査するために、シミュレーション研究が実施されます。このモデルは、腫瘍学の臨床試験の例で示されています。

Kaplan-Meier survival curve estimation is a commonly used non-parametric method to evaluate survival distributions for groups of patients in the clinical trial setting. However, this method does not permit covariate adjustment which may reduce bias and increase precision. The Cox proportional hazards model is a commonly used semi-parametric method for conducting adjusted inferences and may be used to estimate covariate-adjusted survival curves. However, this model relies on the proportional hazards assumption that is often difficult to validate. Research work has been carried out to introduce a non-parametric covariate-adjusted method to estimate survival rates for certain given time intervals. We extend the non-parametric covariate-adjusted method to develop a new model to estimate the survival rates for treatment groups at any time point when an event occurs. Simulation studies are conducted to investigate the model's performance. This model is illustrated with an oncology clinical trial example.