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Current status observation of a three-state counting process with application to simultaneous accurate and diluted HIV test data

Authors

  • Karen McKeown,

    Corresponding author
    1. Division of Biostatistics, School of Public Health, University of California, Berkeley, Berkeley, CA 94720, USA
    • Division of Biostatistics, School of Public Health, University of California, Berkeley, Berkeley, CA 94720, USA.
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  • Nicholas P. Jewell

    1. Division of Biostatistics, School of Public Health, University of California, Berkeley, Berkeley, CA 94720, USA
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Abstract

The authors examine multistate current status data defined by two survival times of interest where one only observes whether or not each of the individual survival times exceed a common observed monitoring time. An individual can therefore belong to one of three states. The authors are interested in whether current status information on the second event can be used to improve estimation of the distribution function of time to the first event. For both single and multiple monitoring time scenarios, in the fully nonparametric setting, one cannot improve the naïve estimator, using information on the first event only, when estimating “smooth” functionals of the distribution of time to the first event (van der Laan & Jewell, 2003). Therefore, improving the naïve estimator is examined when parametric assumptions about the waiting time between the two events are made. For situations where this waiting time is modifiable by design, the issue of determining the optimal length of the waiting time for estimation of the cumulative hazard of the distribution of time to the first event in the recent past is also addressed. The ideas are motivated by and applied to an example on simultaneous accurate and diluted assay HIV test data. The Canadian Journal of Statistics 39: 475–487; 2011 © 2011 Statistical Society of Canada

Abstract

Les auteurs étudient des données de statut présent multiétats définies par deux temps de survie pour lesquels nous observons seulement si les temps de survie individuels ont dépassé ou non, un certain temps d'observation commun. Un individu peut ainsi appartenir à un des trois états. Les auteurs s'intéressent à savoir si l'information sur le statut présent du second événement peut être utilisée pour améliorer l'estimation de la fonction de répartition du temps au premier événement. Pour les deux scenarios d'observation, unique ou multiple, et dans un cadre totalement non paramétrique, il est impossible d'améliorer l'estimateur “naïf” en utilisant uniquement l'information sur le premier événement lorsque nous voulons estimer une fonctionnelle lissée de la distribution du temps au premier événement (van der Laan et Jewell, 2003). Par conséquent, nous étudions les améliorations possibles à l'estimateur “naïf” lorsque nous faisons des hypothèses paramétriques sur le temps d'attente entre les deux événements. Lorsque le devis de l'étude nous permet de modifier le temps d'attente, nous étudions la determination de la longueur optimale du temps d'attente pour l'estimation du risque cumulatif de la distribution du temps au premier événement dans un passé récent. Nos idées sont appliquées et motivées par un exemple de données provenant de tests de dépistage du VIH fait à partir de dosages précis et dilués. La revue canadienne de statistique 39:475–487;2011 © 2011 Société statistique du Canada

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