Uniform confidence bands for hazard functions from censored prevalent cohort survival data
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
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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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 | 0,002 | 0,008 |
| 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 | 0,001 | 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