Multi-Dimensional Penalized Hazard Model with Continuous Covariates: Applications for Studying Trends and Social Inequalities in Cancer Survival
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
Summary Describing the dynamics of patient mortality hazard is a major concern for cancer epidemiologists. In addition to time and age, other continuous covariates have often to be included in the model. For example, survival trend analyses and socio-economic studies deal respectively with the year of diagnosis and a deprivation index. Taking advantage of a recent theoretical framework for general smooth models, the paper proposes a penalized approach to hazard and excess hazard models in time-to-event analyses. The baseline hazard and the functional forms of the covariates were specified by using penalized natural cubic regression splines with associated quadratic penalties. Interactions between continuous covariates and time-dependent effects were dealt with by forming a tensor product smooth. The smoothing parameters were estimated by optimizing either the Laplace approximate marginal likelihood criterion or the likelihood cross-validation criterion. The regression parameters were estimated by direct maximization of the penalized likelihood of the survival model, which avoids data augmentation and the Poisson likelihood approach. The implementation proposed was evaluated on simulations and applied to real data. It was found to be numerically stable, efficient and useful for choosing the appropriate degree of complexity in overall survival and net survival contexts; moreover, it simplified the model building process.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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