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Enregistrement W1988018581 · doi:10.1002/sim.1748

Simultaneous inference for longitudinal data with detection limits and covariates measured with errors, with application to AIDS studies

2004· article· en· W1988018581 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueStatistics in Medicine · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueBayesian Methods and Mixture Models
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCovariateCensoring (clinical trials)InferenceStatisticsComputer scienceStatistical inferenceGibbs samplingData setMonte Carlo methodObservational errorEconometricsMathematicsArtificial intelligenceBayesian probability

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In AIDS studies such as HIV viral dynamics, statistical inference is often complicated because the viral load measurements may be subject to left censoring due to a detection limit and time-varying covariates such as CD4 counts may be measured with substantial errors. Mixed-effects models are often used to model the response and the covariate processes in these studies. We propose a unified approach which addresses the censoring and measurement errors simultaneously. We estimate the model parameters by a Monte-Carlo EM algorithm via the Gibbs sampler. A simulation study is conducted to compare the proposed method with the usual two-step method and a naive method. We find that the proposed method produces approximately unbiased estimates with more reliable standard errors. A real data set from an AIDS study is analysed using the proposed method.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,613
Score d'incertitude au seuil0,424

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,308 · 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