Fine-Gray-Modell für konkurrierende Risiken

Das Fine-Gray-Modell ist eine semiparametrische Regressionsmethode für Überlebensdaten, bei der zwei oder mehr sich gegenseitig ausschließende Ereignistypen um das erste Eintreten konkurrieren. Vorgeschlagen von Fine und Gray im Jahr 1999, modelliert es die Subdistributions-Hazard jedes Ereignistyps direkt und erlaubt es, Kovariaten mit der kumulativen Inzidenzfunktion (CIF) zu verknüpfen – der Größe, die tatsächlich die Frage beantwortet: 'Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, bis zur Zeit t das Ereignis vom Typ k zu erleben?'. Es korrigiert die bekannte Schwäche der Standard-Cox-Regression, die konkurrierende Ereignisse ignoriert und dadurch ursachenspezifische Wahrscheinlichkeiten überschätzt.