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Keywords:

  • Cure rate;
  • logistic models;
  • maximized likelihood;
  • mixture models;
  • Weibull distribution

Abstract

There has been a recurring interest in models for survival data which hypothesize subpopulations of individuals highly susceptible to some type of adverse event. Other individuals are assumed to be at much less risk. Most commonly, in clinical trials, these models attempt to estimate the fraction of patients cured of disease. The use of such models is examined, and the likelihood function is advocated as an informative inference tool.

On sait l'intérět soutenu qu'ont suscité les modèles de données de survie qui supposent l'existence de sous-populations d'individus hautement susceptibles à un certain type de risque. Ces modèles supposent que les autres individus sont exposés à un risque beaucoup moins élevé. La plupart du temps, les modèles de ce genre sont employés dans les tests cliniques pour estimer la proportion de patients qui se rétabliront d'une maladie. Dans cet article, nous portons un regard critique sur l'emploi de tels modèles et nous prǒnons l'utilisation de la fonction de vraisemblance comme outil d'inférence.