Flexible modeling of competing risks in survival analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Prognostic studies often involve modeling competing risks, where an individual can experience only one of alternative events, and the goal is to estimate hazard functions and covariate effects associated with each event type. Lunn and McNeil proposed data manipulation that permits extending the Cox's proportional hazards model to estimate covariate effects on the hazard of each competing events. However, the hazard functions for competing events are assumed to remain proportional over the entire follow-up period, implying the same shape of all event-specific hazards, and covariate effects are restricted to also remain constant over time, even if such assumptions are often questionable. To avoid such limitations, we propose a flexible model to (i) obtain distinct estimates of the baseline hazard functions for each event type, and (ii) allow estimating time-dependent covariate effects in a parsimonious model. Our flexible competing risks regression model uses smooth cubic regression splines to model the time-dependent changes in (i) the ratio of event-specific baseline hazards, and (ii) the covariate effects. In simulations, we evaluate the performance of the proposed estimators and likelihood ratio tests, under different assumptions. We apply the proposed flexible model in a prognostic study of colorectal cancer mortality, with two competing events: 'death from colorectal cancer' and 'death from other causes'.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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