Logistic Regression of Event Time Data in Presence of Competing Risks
Motivated by the Childhood Cancer Survivor Study (Im et al. 2023), this study aims to understand and predict primary ovarian insufficiency (POI) risk among female cancer survivors. The recorded ages at POI are subject to doubly censoring. Our previous work proposed two Inverse Probability Censoring Weighted (IPCW) based estimation procedure with a logistic regression model for analyzing the event times. To accommodate the competing risks, this project starts with a straightforward extension of the previous IPCW approaches to a multinomial logistic regression model. The latter naturally yields a desirable constraint of the cause-specific cumulative incidence functions. Additionally, Firth’s correction is employed to correct the biases arising from the imbalanced data. We examine efficiency and robustness of these methods numerically and theoretically.
Régression logistique des données temporelles d'événements en présence de risques concurrents
Inspirée par l'étude Childhood Cancer Survivor Study (Im et coll. 2023), notre étude vise à comprendre et à prédire le risque d'insuffisance ovarienne primaire (IOP) chez les femmes ayant survécu à un cancer. Les âges enregistrés au moment de l'IOP sont soumis à une double censure. Nos travaux précédents ont proposé deux procédures d'estimation basées sur la censure pondérée par la probabilité inverse (IPCW) avec un modèle de régression logistique pour analyser les durées des événements. Afin de tenir compte des risques concurrents, ce projet commence par une extension simple des approches IPCW précédentes à un modèle de régression logistique multinomiale. Ce dernier produit naturellement une contrainte souhaitable pour les fonctions d'incidence cumulative spécifiques à la cause. De plus, la correction de Firth est utilisée pour corriger les biais résultant du déséquilibre des données. Nous examinons l'efficacité et la robustesse de ces méthodes sur le plan numérique et théorique.
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