Threshold regression for survival data with time‐varying covariates
Notice bibliographique
Résumé
Time-to-event data with time-varying covariates pose an interesting challenge for statistical modeling and inference, especially where the data require a regression structure but are not consistent with the proportional hazard assumption. Threshold regression (TR) is a relatively new methodology based on the concept that degradation or deterioration of a subject's health follows a stochastic process and failure occurs when the process first reaches a failure state or threshold (a first-hitting-time). Survival data with time-varying covariates consist of sequential observations on the level of degradation and/or on covariates of the subject, prior to the occurrence of the failure event. Encounters with this type of data structure abound in practical settings for survival analysis and there is a pressing need for simple regression methods to handle the longitudinal aspect of the data. Using a Markov property to decompose a longitudinal record into a series of single records is one strategy for dealing with this type of data. This study looks at the theoretical conditions for which this Markov approach is valid. The approach is called threshold regression with Markov decomposition or Markov TR for short. A number of important special cases, such as data with unevenly spaced time points and competing risks as stopping modes, are discussed. We show that a proportional hazards regression model with time-varying covariates is consistent with the Markov TR model. The Markov TR procedure is illustrated by a case application to a study of lung cancer risk. The procedure is also shown to be consistent with the use of an alternative time scale. Finally, we present the connection of the procedure to the concept of a collapsible survival model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,024 | 0,084 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».