基于加速失效模型的子群分析方法

精准医疗强调了正确识别异质性子群的重要性,以发展可针对每个子群的个性化治疗方案.尽管近来在子群分析的方法上取得了一些进展,在数据存在删失时,如何有效识别子群仍然缺乏探索.在本文中,我们提出了一种基于加速失效模型的新的子群分析方法,其中由潜在因素导致的异质性可以用特定于个体的截距项来表示.我们考虑最常见的右删失情况,并利用平均插补法对删失数据进行处理.硬阈值惩罚函数被应用于配对截距项的成对差值,可以自动地将观察个体划分为不同的子群.我们也建立了所提出的估计量的理论性质.模拟研究和威斯康辛乳腺癌数据集分析进一步验证了所提方法的有效性.