Induced bias on measuring influence by length-biased sampling of failure times

Influence diagnostic measures for various statistical models have been developed. Nonetheless, a proper influence measure for handling right-censored prevalent cohort data has yet to have been suggested. We present an influence measure which properly accounts for the length-bias and right censoring encountered in prevalent cohort data. This measure makes use of a likelihood correctly accounting for length-bias and possible information in the marginal covariate distribution. An approximation of this influence diagnostic measure is also developed. We illustrate the relevance of correctly incorporating length-bias and covariate information by analyzing differences in influence when one appropriately acknowledges the nature of prevalent cohort data and when one does not. Results are depicted with data on survival with dementia among the elderly in Canada provided by the Canadian Study on Health and Aging.Des mesures d'influence pour divers modèles statistiques ont déjà été développées. Néanmoins, une mesure d'influence qui traite des données censurées de la droite parvenant de cohorte prévalentes n'a pourtant pas été traitée. Nous présentons une mesure d'influence qui tient compte du biais en longueur et de la censure de la droite, présents dans des données parvenant d'une cohorte prévalente. Cette mesure fait usage d'une vraisemblance correctement ajustée pour le biais en longueur ainsi que l'information potentiellement contenu dans la distribution marginale des covariés. Une approximation de cette mesure est développée. Nous illustrons la pertinence de correctement incorporer le biais en longueur et l'information contenu dans les covariés en analysant les différences d'influence quand la nature des données provenant d'une cohorte prévalente est reconnue et quand elle est ignorée. Les résultats sont illustrés avec l'aide de données sur la survie avec la démence parmi les personnes âgées au Canada fourni par le Canadian Study on Health and Aging