A novel approach for analyzing data on recurrent events with duration to estimate the combined cumulative rate of both variables over time
Notice bibliographique
Résumé
Recurrent adverse events, once occur often continue for some duration of time in clinical trials; and the number of events along with their durations is clinically considered as a measure of severity of a disease under study. While there are methods available for analyzing recurrent events or durations or for analyzing both side by side, no effort has been made so far to combine them and present as a single measure. However, this single-valued combined measure may help clinicians assess the wholesome effect of recurrence of incident comprising events and durations. Non-parametric approach is adapted here to develop an estimator for estimating the combined rate of both, the recurrence of events as well as the event-continuation, that is the duration per event. The proposed estimator produces a single numerical value, the interpretation and meaningfulness of which are discussed through the analysis of a real-life clinical dataset. The algebraic expression of variance is derived, asymptotic normality of the estimator is noted, and demonstration is provided on how the estimator can be used in the setup of testing of statistical hypothesis. Further possible development of the estimator is also noted, to adjust for the dependence of event occurrences on the history of the process generating recurrent events through covariates and for the case of dependent censoring.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,072 | 0,425 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».