1、隨著近些年醫(yī)學手段與醫(yī)療條件的不斷提高與改善，在某些臨床試驗中，一些以前被認為是不可能治愈的疾病中也逐漸發(fā)現(xiàn)治愈個體，即部分病人在接受治療后就不再受發(fā)病風險的影響。這部分被治愈的病人也稱為長期存活者。因此，帶有治愈比例的長期生存模型被提出來廣泛應用于醫(yī)藥實驗的生存數(shù)據(jù)分析中。
　　本文主要討論帶有區(qū)間刪失生存數(shù)據(jù)的長期生存模型。在模型中，個體被分為治愈個體和未治愈個體，分別采用logistic回歸和Cox模型去刻畫所定義的風險函數(shù)

2、。同時將隨機效應引入到長期生存模型中，用于分析含有治愈個體的分組生存數(shù)據(jù)。
　　文中基于半?yún)?shù)Cox比例風險函數(shù)模型，采用廣義線性混合模型中處理隨機效應的方法以及EM算法，通過迭代程序進行模型中的參數(shù)估計。首先在E步計算條件期望，然后極大化某個BLUP型的log似然函數(shù)來找出固定效應的估計值，最后用之前求出的估計去計算方差成分的REML-型估計。文中還運用模擬計算去檢驗估計程序在各種模型設定下的運行效果。
　　此外因為治愈個