Covariate Bias Induced by Length-Biased Sampling of Failure Times
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
Although many authors have proposed different approaches to the analysis of length-biased survival data, a number of issues have not been fully addressed. The most important among these issues is perhaps that regarding inclusion of covariates into the analysis of length-biased lifetime data collected through cross-sectional sampling of a population. One aspect of this problem, which appears to have been neglected in the literature, concerns the effect of length bias on the sampling distribution of the covariates. In most regression analyses, it is conventional to condition on the observed covariate values; however, certain covariate values could be preferentially selected into the sample, being linked to the long-term survivors, who themselves are favored by the sampling mechanism. This observation raises two questions: (1) Does the conditional analysis of covariates lead to biased estimators of regression coefficients?; and (2) does inference through the joint l likelihood of covariates and failure times yield more efficient estimators of the regression parameters? We present a joint likelihood approach and study the large-sample behavior of the resulting maximum likelihood estimators (MLEs). We find that these MLEs are more efficient than their conditional counterparts even though the two MLEs are asymptotically equal. Our results are illustrated using data on survival with dementia, collected as part of the Canadian Study of Health and Aging.
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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 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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