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A class of mixed models for recurrent event data

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Abstract

In this article, we propose a class of mixed models for recurrent event data. The new models include the proportional rates model and Box–Cox transformation rates models as special cases, and allow the effects of covariates on the rate functions of counting processes to be proportional or convergent. For inference on the model parameters, estimating equation approaches are developed. The asymptotic properties of the resulting estimators are established and the finite sample performance of the proposed procedure is evaluated through simulation studies. A real example with data taken from a clinic study on chronic granulomatous disease (CGD) is also illustrated for the use of the proposed methodology. The Canadian Journal of Statistics 39: 578–590; 2011. © 2011 Statistical Society of Canada

Abstract

Dans cet article, nous proposons une classe de modèles mixtes pour des donnes d'événements récurrents. Les nouveaux modèles incluent le modèle de taux proportionels et ceux des taux avec transformation de Box-Cox comme cas spéciaux. Ils permettent aussi aux effets des covariables sur les fonctions de taux des processus de comptage d'être proportionnel ou convergent. Une approche utilisant les équations d'estimation est développée pour faire l'inférence sur les paramètres des modèles. Les propriétés asymptotiques des estimateurs résultants sont obtenues et la performance, pour de petits échantillons, de la procédure proposée est évaluée par des études de simulation. La méthodologie proposée est illustrée à l'aide d'un vrai exemple avec des données Tirées d'un essai clinique sur la granulomatose chronique familiale (CGD). La revue canadienne de statistique 39: 578–590; 2011. © 2011 Société statistique du Canada

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