Two-Part Pattern-Mixture Model for Longitudinal Incomplete Semi-Continuous Toenail Data
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
Longitudinal data with true zero values, known as longitudinal semi-continuous data, frequently occur in medical, environmental and biological studies. To model longitudinal semi-continuous data, two-part modelling approaches have been widely used in literature. In the first part of the two-part model, binary logistic regression is commonly used after converting the semi-continuous responses to binary responses. In the second part, the semi-continuous data are converted to positive continuous data after removing the true zero values from the responses. Although positive continuous or non-zero values tend to show a positively skewed distribution pattern, in the literature the normal distribution is commonly used to model them. Also, in longitudinal studies, data often suffer individual dropouts as they are collected overtime. In this paper, we propose a two-part pattern-mixture model to analyze longitudinal semi-continuous data with dropouts. In the proposed approach, we use pattern-mixture binary mixed models for the first part and positively continuous pattern-mixture gamma mixed models for the second part. Our approach can accommodate both subject- and time-specific correlation as well as dropout pattern. We also incorporate a computationally efficient estimation method for our models using a penalize quasi-likelihood approach. The proposed method is illustrated with an application to the longitudinal incomplete toenail data
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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 | 0,013 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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