Stationarity in a prevalent cohort study with follow-up
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Notice bibliographique
Résumé
In a prevalent cohort study with follow-up, the incidence process is not directly observed since only the onset times of prevalent cases can be ascertained. Several important consequences follow if one can establish stationarity of the incidence process: (1) The useful epidemiological relationship between prevalence, incidence, and mean duration holds, (2) There is improved efficiency when estimating the underlying survivor function from a prevalent cohort study with follow-up, (3) The constancy of the incidence rate is established, and (4) The constant incidence rate can be estimated using data from a prevalent cohort study. We propose a formal test for stationarity using data from a prevalent cohort study with follow-up, and establish new characterizations of stationarity, and of useful types of departure from stationarity. A dual to the problem of establishing stationarity by comparing the backward and forward recurrence times is addressed. Assuming stationarity of the underlying incidence process, we use the backward and forward recurrence times to verify whether the underlying survival distribution is independent of the date of onset. In doing so, we characterize specific types of dependence of the underlying survival distribution on calendar time. If the data are consistent with stationarity of the incidence rate, then a natural next step is to estimate the (constant) incidence rate. We derive the nonparametric maximum likelihood estimator of the constant incidence rate, prove that the estimator is weakly consistent, and show how one may construct an asymptotic confidence interval for the incidence rate. One main advantage of our procedure is that it only requires the completion of a single prevalent cohort study with follow-up. We apply our test for stationarity to data obtained as part of the Canadian Study of Health and Aging to verify that the incidence rate of dementia amongst the elderly in Canada has remained constant. Upon concluding that this constancy is, plausible, we estimate the incidence rate.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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