在事件-时间数据中,当一个感兴趣的事件(如癌症复发)的时间没有被直接观察到,但已知位于一个区间内时,就会发生区间删失。现有的 stintcox 命令适合半参数区间删失的Cox比例风险模型。在 Stata 18 中,stintcox 允许随时间变化的协变量。stintcox 现在支持每个受试者间隔多个记录的审查数据,其中包括每个受试对象每个检查时间的记录。这种格式可以很容易地适应时变协变量;数据记录了每个检查时间的协变量的值。每个受试者的多个记录数据也提供了指定当前状态数据的方便方法。stintcox 还提供了新的选项 tvc(varlist_t)和 texp(exp),这两个选项提供了一种方便的方式来包括时间迭代协变量,这些协变量是由 tvc()中指定的协变量与 texp()中规定的时间的不确定性函数之间的相互作用形成的。拟合一个模型后,标准和特殊利益的后评估功能可用,并适当地考虑时间变化的协变量。你可以使用新的 estat gofplot 命令来产生一个拟合的良好性图。你可以预测相对危险度。你可以使用 stcurve 来绘制生存者和相关函数。当你有多个记录数据时,你可以使用新的 stcurve 选项 attmeans 来评估协变量的特定时间均值的函数,或者使用新的选项 atframe(framename) 来评估 framename 中指定的变量值的函数。
真正的半参数模型是对区间删失的事件-时间数据的建模,直到近年来方法上的进步,这些进步在 stintcox 命令中实现。方法上的进步还体现在对时变协变量的扩展上,现在这个命令中就有这些扩展。用户群体:任何对生存期或持续时间分析感兴趣的人,如生物统计学、经济学(作为持续时间分析的一部分)、流行病学、医学、政治学、机构研究或健康方面的研究人员。