A semiparametric inverse‐Gaussian model and inference for survival data with a cured proportion
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
Abstract This work focuses on a semiparametric analysis of a cure rate modelling approach based on a latent failure process. In clinical and epidemiological studies, a Wiener process with drift may represent a patient's health status and a clinical endpoint occurs when the process first reaches an adverse threshold state. The first‐hitting‐time then follows an inverse‐Gaussian distribution. On the basis of the improper inverse‐Gaussian distribution, we consider a process‐based lifetime model that allows for a positive probability of no event taking place in finite time. Model flexibility is achieved by leaving a transformed time measure for disease progression completely unspecified, and regression structures are incorporated into the model by taking the acceleration factor and the threshold parameter as functions of the covariates. When applied to experiments with a cure fraction, this model is compatible with classical two‐mixture or promotion‐time cure rate models. We develop an asymptotically efficient likelihood‐based estimation and inference procedure and derive the large‐sample properties of the estimators. Simulation studies demonstrate that the proposed method performs well in finite samples. A case study of stage‐III soft tissue sarcoma data is used as an illustration. The Canadian Journal of Statistics 42: 635–649; 2014 © 2014 Statistical Society of Canada
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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 | 0,004 | 0,012 |
| 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 | 0,001 | 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