A Review of Methods to Estimate Cause-Specific Mortality in Presence of Competing Risks
Notice bibliographique
Résumé
Estimating cause-specific mortality is often of central importance for understanding the dynamics of wildlife populations. Despite such importance, methodology for estimating and analyzing cause-specific mortality has received little attention in wildlife ecology during the past 20 years. The issue of analyzing cause-specific, mutually exclusive events in time is not unique to wildlife. In fact, this general problem has received substantial attention in human biomedical applications within the context of biostatistical survival analysis. Here, we consider cause-specific mortality from a modern biostatistical perspective. This requires carefully defining what we mean by cause-specific mortality and then providing an appropriate hazard-based representation as a competing risks problem. This leads to the general solution of cause-specific mortality as the cumulative incidence function (CIF). We describe the appropriate generalization of the fully nonparametric staggered-entry Kaplan–Meier survival estimator to cause-specific mortality via the nonparametric CIF estimator (NPCIFE), which in many situations offers an attractive alternative to the Heisey–Fuller estimator. An advantage of the NPCIFE is that it lends itself readily to risk factors analysis with standard software for Cox proportional hazards model. The competing risks–based approach also clarifies issues regarding another intuitive but erroneous “cause-specific mortality” estimator based on the Kaplan–Meier survival estimator and commonly seen in the life sciences literature.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».