Z-residual diagnostic tool for assessing covariate functional form in shared frailty models
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
Survival analysis often involves modeling hazard functions while considering frailty to account for unobserved cluster-level factors in clustered survival data. Shared frailty models have gained popularity for this purpose, but assessing covariate functional form in these models presents unique challenges. Martingale and deviance residuals are commonly used for visually assessing covariate functional form against continuous covariates. Nevertheless, their subjective nature and lack of a reference distribution make it challenging to derive numerical statistical tests from these residuals. To address these limitations, we propose 'Z-residuals', a novel diagnostic tool designed for shared frailty models, leveraging the concept of randomized survival probability and introducing both graphical and numerical tests. To implement this approach, we develop an R package to compute Z-residuals for shared frailty models. Through extensive simulation studies, we demonstrate the high power of our derived numerical test for assessing the functional form of covariates. To validate the effectiveness of our method, we apply it to a real data application concerning the modelling of survival time for acute myeloid leukemia patients. Our Z-residual diagnosis results reveal the inadequacy of log-transformation of the covariate, highlighting the limitations of other diagnostic methods for effectively assessing covariate functional form in shared frailty models.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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