Uniform confidence bands for hazard functions from censored prevalent cohort survival data
Notice bibliographique
Résumé
Prevalent cohort studies are commonly conducted in many areas of research when incident cohort studies are deemed infeasible due to logistic or other constraints. While such studies are cost effective, it is known that survival data collected on prevalent cases do not form a representative sample from the target population. When the incidence (e.g. onset of disease) arise from a stationary Poisson process, it allows developing a more efficient methodology. While the stationarity assumption holds in many applications, to the best of our knowledge, the problem of establishing uniform confidence bands using data arisen in such settings has not been addressed in the current literature. We devise a method for obtaining uniform confidence bands for the cumulative hazard and the survival function built on their nonparametric maximum likelihood estimators (NPMLEs). To attain this objective, we first present results on uniform strong consistency, weak convergence and asymptotic efficiency of the NPMLE of the cumulative hazard function. Given the intractable forms of the limiting processes in this case, the idea is to numerically approximate the functionals of the asymptotic processes of the normalized NPMLEs. Our simulation studies reveal the efficiency of the estimators for finite samples. The proposed procedures are illustrated using a set of real data on patients with dementia from the Canadian Study of Health and Aging.
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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 | 0,071 | 0,379 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».