Varianzberechnungen für direkt angepasste Überlebenskurven mit Anwendungen zum Testen auf keinen Behandlungseffekt

Zusammenfassung Mehrere Forscher haben kürzlich Überlebenskurven erstellt, die für Ungleichgewichte in prognostischen Faktoren mithilfe einer Methode angepasst wurden, die wir direkte Anpassung nennen. Wir stellen Methoden zur Berechnung der Varianzen dieser direkt angepassten Überlebenskurven und deren Differenzen vor. Schätzungen der angepassten Kurven, ihrer Varianzen und der Varianzen ihrer Differenzen werden für nichtparametrische (Kaplan-Meier), semiparametrische (Cox) und parametrische (Weibull) Modelle, angewandt auf zensierte exponentielle Daten, verglichen. Semiparametrische proportionale Hazard-Modelle waren nahezu vollständig effizient bei der Schätzung von Differenzen zwischen angepassten Kurven, aber parametrische Schätzungen einzelner angepasster Kurven können wesentlich präziser sein. Standardisierte Differenzen zwischen direkt angepassten Überlebenskurven können verwendet werden, um die Nullhypothese eines fehlenden Behandlungseffekts zu testen. Dieses Verfahren kann besonders nützlich sein, wenn die Annahme der proportionalen Hazard-Raten fraglich ist.