Регрессия Кокса с отсутствующими событиями до и после наблюдения
Я моделирую необычное время для данных о событиях с периодом наблюдения 7 дней для всех субъектов, но данные о воздействии доступны за 28 дней до начала наблюдения. Это создает проблему с отсутствующими данными, потому что событие может уже происходить до наблюдения или после его завершения. Событие будет наблюдаться только в течение 7 дней в течение 7 дней. Регрессия Кокса с правом цензуры имеет дело только с событиями, происходящими после наблюдения.
Буду признателен за любые предложения о том, как бороться с субъектами, которые пропускают данные о событиях. Я не хочу их исключать, потому что это создаст предвзятый образец. Я не хочу использовать правую цензуру в одиночку, потому что это делает слишком сильным предположение, что событие происходит после наблюдения, но не раньше. Я подозреваю, что подвыборка, у которой даты воздействия ближе к началу окна, предоставляют некоторую информацию (потому что данные здесь лучше) - так может ли разрыв от воздействия до наблюдения рассматриваться как модификатор эффекта?
Или есть метод множественного вменения, который можно использовать здесь?