Comparative Study on Estimation Methods of Proportional Hazard Models for Interval-Censored Data
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: In this study, we compare the estimation methods of interval-censored data using both simulated and real data. Many past studies have used fixed sample sizes in their simulation studies. We performed the best possible simulation study.
 Method: The methods include Finkelstein’s method with Piecewise and Spline and imputation methods (i.e., Efron’s method in the Cox model).
 Results: If the interval-censored data do not overlap, the same estimation results are obtained regardless of the assignment point for the estimation of the Cox model. The overlapping data also did not significantly affect the accuracy of the estimation. On the other hand, Finkelstein’s method showed differences in estimation depending on the two estimation methods of the baseline survival function. Although it was not possible to determine which method had better power, the Spline method had a smaller absolute error than the Finkelstein method. A comparison of Cox’s and Finkelstein’s methods showed that Finkelstein’s method was superior in terms of power.
 Conclusion: Interval-censored data is a form of data that can be found in a variety of fields. In this study, we compared estimation methods for interval-censored data, and the usefulness of Finkelstein’s method can be seen from simulation studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,021 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».