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Debashis Ghosh, D. Y. Lin, Semiparametric Analysis of Recurrent Events Data in the Presence of Dependent Censoring, Biometrics, Volume 59, Issue 4, December 2003, Pages 877–885, https://doi.org/10.1111/j.0006-341X.2003.00102.x
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Summary
Dependent censoring occurs in longitudinal studies of recurrent events when the censoring time depends on the potentially unobserved recurrent event times. To perform regression analysis in this setting, we propose a semiparametric joint model that formulates the marginal distributions of the recurrent event process and dependent censoring time through scale-change models, while leaving the distributional form and dependence structure unspecified. We derive consistent and asymptotically normal estimators for the regression parameters. We also develop graphical and numerical methods for assessing the adequacy of the proposed model. The finite-sample behavior of the new inference procedures is evaluated through simulation studies. An application to recurrent hospitalization data taken from a study of intravenous drug users is provided.
Résumé
La censure dépendante apparaît dans les études longitudinales d'événements récurrents quand le temps de censure dépend des temps d'événements récurrents potentiellement non observés. Pour réaliser une analyse de régression dans cette situation, nous proposons un modèle semi-paramétrique joint qui spécifie les distributions marginales du processus des événements récurrents et du temps de censure dépendant au moyen de modèles à changement d'échelle tout en laissant la forme distributionnelle et la structure de dépendance non spécifiées. Nous déduisons des estimateurs consistants et asymptotiquement normaux pour les paramètres de la régression. Nous développons également des méthodes graphiques et numériques pour évaluer la pertinence du modèle proposé. Le comportement de la nouvelle procédure pour des échantillons finis est évalué par des études de simulations. Une application de données d'hospitalisations récurrentes dans une étude chez les usagers de drogue par voie intraveineuse est fournie.