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Enregistrement W2125748810 · doi:10.82308/16725

Stationarity in a prevalent cohort study with follow-up

2005· article· en· W2125748810 sur OpenAlex

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueStatistical Methods and Bayesian Inference
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEstimatorStatisticsIncidence (geometry)MathematicsNonparametric statisticsEconometricsConfidence intervalCohortAsymptotic distributionConstant (computer programming)Computer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,212
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,279 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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