Joint Frailty Mixing Model for Recurrent Event Data with an Associated Terminal Event: Application to Hospital Readmission Data
Notice bibliographique
Résumé
Recurrent events like repeated hospitalization, cancer tumour recurrences, and many others occur frequently. The follow-up on recurrent events may be stopped by a terminal event like death. It is obvious that if the frequencies of recurrent events are more, then it may lead to a terminal event and in this case terminal event becomes ‘dependent’. In this article, we study a joint modelling and analysis of recurrent events with a dependent terminal event. Here, the proportional intensity model for the recurrent events process and the proportional hazard model for the terminal event time are taken. To account for the association between recurrent events and terminal events, mixing frailty or random effect is studied rather than available pure frailty. In our case, the distribution of frailty is introduced as a mixture of folded normal distribution and gamma distribution rather than using pure gamma distribution. An estimation procedure in the joint frailty model is applied to estimate the parameters of the model. This method is close to the method of minimum chi-square rather than a complicated one. An extensive simulation study has been performed to estimate the model parameters and the performances are evaluated based on bias and MSE criteria. Further from an application point of view, the method is illustrated to a hospital readmission data for colorectal cancer patients.
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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 | 0,015 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».