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Enregistrement W2990086743 · doi:10.1093/biostatistics/kxz048

The illness-death model for family studies

2019· article· en· W2990086743 sur OpenAlex
Jooyoung Lee, Richard J. Cook

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueBiostatistics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueStatistical Methods and Inference
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCovariateFamily historyDiseasePsoriatic arthritisSampling (signal processing)Construct (python library)MedicineSampling biasStatisticsMissing dataDemographyComputer scienceSample size determinationMathematicsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Family studies involve the selection of affected individuals from a disease registry who provide right-truncated ages of disease onset. Coarsened disease histories are then obtained from consenting family members, either through examining medical records, retrospective reporting, or clinical examination. Methods for dealing with such biased sampling schemes are available for continuous, binary, and failure time responses, but methods for more complex life history processes are less developed. We consider a simple joint model for clustered illness-death processes which we formulate to study covariate effects on the marginal intensity for disease onset and to study the within-family dependence in disease onset times. We construct likelihoods and composite likelihoods for family data obtained from biased sampling schemes. In settings where the disease is rare and data are insufficient to fit the model of interest, we show how auxiliary data can augment the composite likelihood to facilitate estimation. We apply the proposed methods to analyze data from a family study of psoriatic arthritis carried out at the University of Toronto Psoriatic Arthritis Registry.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,168
Score d'incertitude au seuil0,687

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,248
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,199 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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