The number of primary events per variable affects estimation of the subdistribution hazard competing risks model
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To examine the effect of the number of events per variable (EPV) on the accuracy of estimated regression coefficients, standard errors, empirical coverage rates of estimated confidence intervals, and empirical estimates of statistical power when using the Fine-Gray subdistribution hazard regression model to assess the effect of covariates on the incidence of events that occur over time in the presence of competing risks. STUDY DESIGN AND SETTING: Monte Carlo simulations were used. We considered two different definitions of the number of EPV. One included events of any type that occurred (both primary events and competing events), whereas the other included only the number of primary events that occurred. RESULTS: The definition of EPV that included only the number of primary events was preferable to the alternative definition, as the number of competing events had minimal impact on estimation. In general, 40-50 EPV were necessary to ensure accurate estimation of regression coefficients and associated quantities. However, if all of the covariates are continuous or are binary with moderate prevalence, then 10 EPV are sufficient to ensure accurate estimation. CONCLUSION: Analysts must base the number of EPV on the number of primary events that occurred.
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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 | 0,035 | 0,380 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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