A computational method for analyzing interval-censored time-to-event data in the presence of informative examination times
Notice bibliographique
Résumé
In statistical analysis of time-to-event data, there are situations where the event of interest is only known to have occurred within an interval of time. Such data are considered interval-censored. In studying the human immunodeficiency (HIV) epidemic, interval-censored time-to-event data arise naturally, since the time an individual becomes HIV positive is not exactly known. In addition, individuals may undergo multiple tests before an event (HIV infection) is observed. When these tests are requested instead of pre-scheduled, their visit pattern may reflect individual risk behavior for which covariate information is not available. Therefore, the test visit times are said to be informative for the risk of HIV infection. Statistical methods that model the dependence between the event of interest and examination times are required for the analysis of such data. Farrington and Gay (1999, Statistics in Medicine 18: 1235-1248) analyzed interval-censored data with informative examination times using random effects which capture the correlation between individual's risk and visit rate. However, their proposed methodology is based on an approximation of the marginal log-likelihood and relies on large number of visits per individual. We developed a method for analyzing interval-censored time-to-event data with informative examination times, which addresses the limitations of the Farrington and Gay's method. Our method avoids the likelihood function approximation embedded in their method, thus leading to less biased parameter estimates and more accurate standard errors. Expectation-Maximization (EM) algorithm is used for parameter estimation. We employed multiple imputation of event times via Sampling/Importance Resampling method (Rubin, 1987, JASA 82). This reduced the likelihood of interval-censored time-to-event data to that of right-censored data. We evaluated the bias of parameter estimates of the proposed method and the accuracy of their standard by simulations. Under most simulation scenarios the new approach resulted in reduced bias compared to the Farrington and Gay's method. We applied the proposed method to the analysis of the Polaris HIV repeat testers data in Ontario.
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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 | 0,010 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».