Evaluating functional covariateâ environment interactions in the Cox regression model
Zhou, Ling; Li, Haoqi; Lin, Huazhen; Song, Peter X.‐k.
2019-06
View/ Open
Citation
Zhou, Ling; Li, Haoqi; Lin, Huazhen; Song, Peter X.‐k. (2019). "Evaluating functional covariateâ environment interactions in the Cox regression model." Canadian Journal of Statistics 47(2): 204-221.
Abstract
Children exposed to mixtures of endocrine disrupting compounds such as phthalates are at high risk of experiencing significant friction in their growth and sexual maturation. This article is primarily motivated by a study that aims to assess the toxicantsâ modified effects of risk factors related to the hazards of early or delayed onset of puberty among children living in Mexico City. To address the hypothesis of potential nonlinear modification of covariate effects, we propose a new Cox regression model with multiple functional covariateâ environment interactions, which allows covariate effects to be altered nonlinearly by mixtures of exposed toxicants. This new class of models is rather flexible and includes many existing semiparametric Cox models as special cases. To achieve efficient estimation, we develop the global partial likelihood method of inference, in which we establish key largeâ sample results, including estimation consistency, asymptotic normality, semiparametric efficiency and the generalized likelihood ratio test for both parameters and nonparametric functions. The proposed methodology is examined via simulation studies and applied to the analysis of the motivating data, where maternal exposures to phthalates during the third trimester of pregnancy are found to be important risk modifiers for the age of attaining the first stage of puberty. The Canadian Journal of Statistics 47: 204â 221; 2019 © 2019 Statistical Society of CanadaRésuméLes enfants exposés à des perturbateurs endocriniens comme les phtalates courrent un risque élevé de problèmes relatifs à leur croissance et leur maturation sexuelle. Les auteurs s’intéressent à une étude visant à évaluer l’effet des toxines sur les facteurs de risque liés à une puberté précoce ou retardée chez les enfants vivant à Mexico. Afin d’accommoder l’hypothèse que certaines modifications des effets pourraient s’avérer non linéaires, ils proposent un modèle de régression de Cox avec de nombreuses interactions fonctionnelles entre les covariables et l’environnement, ce qui permet une altération non linéaire de l’effet des covariables suite à une exposition à un mélange de toxines. Cette nouvelle classe de modèles présente une grande flexibilité, au point où plusieurs modèles de Cox semiâ paramétriques en sont des cas particuliers. Pour estimer le modèle, les auteurs développent la méthode au maximum de vraisemblance partielle globale dont ils établissent les propriétés clés, notamment la convergence, la normalité asymptotique, l’efficacité semiâ paramétrique, et la distribution du test au rapport de vraisemblance généralisé pour les paramètres et pour les fonctions non paramétriques. Les auteurs examinent la méthodologie proposée au moyen d’études de simulation et l’appliquent aux données ayant motivé son développement. Ils constatent que l’exposition aux phtalates lors du troisième trimestre de grossesse modifie substantiellement l’effet des facteurs contribuant à l’âge d’atteinte de la puberté. La revue canadienne de statistique 47: 204â 221; 2019 © 2019 Société statistique du CanadaPublisher
John Wiley & Sons, Inc.
ISSN
0319-5724 1708-945X
Other DOIs
Types
Article
Metadata
Show full item recordCollections
Remediation of Harmful Language
The University of Michigan Library aims to describe library materials in a way that respects the people and communities who create, use, and are represented in our collections. Report harmful or offensive language in catalog records, finding aids, or elsewhere in our collections anonymously through our metadata feedback form. More information at Remediation of Harmful Language.
Accessibility
If you are unable to use this file in its current format, please select the Contact Us link and we can modify it to make it more accessible to you.