Semiparametric Transformation Models with a Change Point for Interval-Censored Failure Time Data
Notice bibliographique
Résumé
Change point models are widely used in medical and epidemiological studies to capture the threshold effects of continuous covariates on health outcomes. These threshold effects represent critical points at which the relationship between biomarkers or risk factors and disease risk shifts, often reflecting underlying biological mechanisms or clinically relevant intervention points. While most existing methods focus on right-censored data, interval censoring is common in large-scale clinical trials and follow-up studies, where the exact event times are not observed but are known to fall within time intervals. In this paper, we propose a semiparametric transformation model with an unknown change point for interval-censored data. The model allows flexible transformation functions, including the proportional hazards and proportional odds models, and it accommodates both main effects and their interactions with the threshold variable. Model parameters are estimated via the EM algorithm, with the change point identified through a profile likelihood approach using grid search. We establish the asymptotic properties of the proposed estimators and evaluate their finite-sample performance through extensive simulations, showing good accuracy and coverage properties. The method is further illustrated through an application to the Prostate, Lung, Colorectal, and Ovarian (PLCO) Cancer Screening Trial data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».