Information borrowing methods for covariate‐adjusted ROC curve
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 In medical diagnostic testing problems, the covariate adjusted receiver operating characteristic (ROC) curves have been discussed recently for achieving the best separation between disease and control. Due to various restrictions such as cost, the availability of patients, and ethical issues quite frequently only limited information is available. As a result, we are unlikely to have a large enough overall sample size to support reliable direct estimations of ROCs for all the underlying covariates of interest. For example, some genetic factors are less commonly observable compared with others. To get an accurate covariate adjusted ROC estimation, novel statistical methods are needed to effectively utilize the limited information. Therefore, it is desirable to use indirect estimates that borrow strength by employing values of the variables of interest from neighbouring covariates. In this paper we discuss two semiparametric exponential tilting models, where the density functions from different covariate levels share a common baseline density, and the parameters in the exponential tilting component reflect the difference among the covariates. With the proposed models, the estimated covariate adjusted ROC is much smoother and more efficient than the nonparametric counterpart without borrowing information from neighbouring covariates. A simulation study and a real data application are reported. The Canadian Journal of Statistics 40: 569–587; 2012 © 2012 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 | 0,002 | 0,018 |
| 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 | 0,000 | 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