Parametric Survival Modeling of Tuberculosis Data- A Case Study of Federal Medical Centre, Bida, Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
The research performed parametric survival analysis of Tuberculosis (TB) data (covering 2010 to 2016) collected from the Federal Medical Centre, Bida, Niger State, Nigeria. Three parametric survival models (Exponential, Weibull and Log-logistic) were fitted. The outcome variable was time to recovery from TB infection and four covariates being age, gender, TB type and occupation were involved. Models were estimated by maximum likelihood method and model selection criterion used was the Akaike Information Criterion (AIC). The exponential and log-logistic models found all covariates statistically insignificant while Weibull found all covariates but TB type significant at 5% level. Based on AIC, Weibull model with AIC of 163.5731 performed best, followed by log-logistic model with AIC of 191.419 and exponential model performed worst, with AIC of 517.9652. The best of fitted models being Weibull suggested that older patients had higher hazards than younger ones, older patients hence, had lower survival times, holding other covariates constant. That is, the older the TB patient, the lower was the time to recovery from TB. Males had higher hazards and hence, lower survival times compared to females. That is, male TB patients recovered faster than the females. Pulmonary TB patients had lower (insignificant) hazards and hence, higher survival times than Respiratory TB patients. TB patients on technical occupation had lower hazards than others and hence, had higher survival times than those whose occupations were considered not technical. The research concluded that age, gender and occupation were the major determinants of recovery period of TB patients. It was recommended that the Management of Federal Medical Centre, Bida, and other organizations involved in TB management could make use of the Weibull model to fit and predict both the survival and hazard rates of TB patients.
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.
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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; 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 ».