Efficient estimation for case‐cohort studies

摘要: The author considers time-to-event data from case-cohort designs. As existing methods are either inefficient or based on restrictive assumptions concerning the censoring mechanism, he proposes a semi-parametrically efficient estimator under usual for Cox regression models. in question is obtained by one-step Newton-Raphson approximation that solves score equations with initial value an method. proves consistent, asymptotically and normally distributed limit. He also resorts to simulations show proposed performs well finite samples it considerably improves efficiency of pseudo-likelihood estimators when correlate missing covariate available. Although focuses situation where covariates discrete, explores how method can be applied models continuous covariates. L'auteur s'interesse des temps d'attente pour plans de type cas-cohorte. Comme les methodes existantes sont soit inefficaces, fondees sur postulats restrictifs concernant le mecanisme censure, il propose un estimateur semiparametriquement efficace sous conditions usuelles modeles Cox. L'estimateur en resulte d'une du premier ordre scores efficaces initialisees au moyen methode existante. L'auteur demontre que l'estimateur est convergent, asymptotiquement et loi limite normale. Il outre recours montrer se comporte bien taille finie qu'il s'avere beaucoup plus estimateurs pseudo-vraisemblance lorsque l'on dispose variable correlee avec une covariable manquante. Bien son attention porte principalement cas covariables discretes, l'auteur explique aussi comment la peut ětre appliquee aux continues.