A demonstration of interval-censored 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
Interval-censoring occurs in survival analysis when the time until an event of interest is not known precisely (and instead, only is known to fall into a particular interval). Such censoring commonly is produced when periodic assessments (usually clinical or laboratory examinations) are used to assess if the event has occurred. My objectives were to raise awareness about interval-censoring including its existence, the potential ramifications of ignoring its existence, the different types of interval-censored data, and the analytical methods to analyze such data (including availability in standard statistical software). Asynchronous interval-censored survival analysis was demonstrated by parametric evaluation of risk factors for the time to first detected shedding of Salmonella muenster (identified by repeated periodic fecal cultures) for a herd of dairy cows. These results were compared with those from survival analyses which ignored or approximated the interval-censoring. Ignoring or approximating the asynchronous interval-censoring in the survival analysis generally resulted in the risk factors' regression coefficients having the same signs and a decrease (often >50%) in their absolute size. All the standard errors from the three methods of approximating the interval-censoring were <40% of their interval-censored counterparts. The conclusions drawn from the asynchronous interval-censored analysis versus those from the approximations varied dramatically. (The general conclusion from the approximations was that none of the risk factors for this example warranted further consideration.) That ignoring or approximating the left- and interval-censored nature of the dependent variable resulted in biased results was consistent with the literature. In the currently available asynchronous interval-censored models, the inclusion of time-dependent covariates that vary continuously is awkward. Statistical models for the semi-parametric estimation of asynchronous interval-censored survival analysis are not generally available in standard statistical software.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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