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Enregistrement W1525417239 · doi:10.1177/1536867x1501500111

Estimating Net Survival using a Life-Table Approach

2015· article· en· W1525417239 sur OpenAlexaff
Enzo Coviello, Karri Seppä, Paul W. Dickman, Arun Pokhrel

Notice bibliographique

RevueThe Stata Journal Promoting communications on statistics and Stata · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEstimatorStatisticsWeightingSurvival analysisEstimationInverse probability weightingRelative survivalTable (database)Kaplan–Meier estimatorBiometricsLife tableMathematicsComputer scienceEconometricsCancer registryMedicineData miningCancerArtificial intelligencePopulationEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cancer registries are often interested in estimating net survival (NS), the probability of survival if the cancer under study is the only possible cause of death. Pohar Perme, Stare, and Estéve (2012, Biometrics 68: 113–120) proposed a new estimator of NS based on inverse probability weighting. They demonstrated that existing estimators of NS based on relative survival were biased, whereas the new estimator was unbiased. The new estimator was developed for continuous survival times, yet cancer registries often have only discrete survival times (for example, survival time in completed months or years). Therefore, we propose an approach to estimation for when survival times are discrete. In this article, we describe the stnet command for life-table estimation of NS, adapting the Pohar Perme estimation approach to life-table estimation. Estimates can be made using a period or hybrid approach in addition to the traditional cohort (or complete) approach, and age-standardized survival estimates are available.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,941
Score d'incertitude au seuil0,767

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,158
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,213 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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