Joint modeling of zero-inflated longitudinal measurements and time-to-event outcomes with applications to dynamic prediction
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
In this article, we present a joint modeling approach for zero-inflated longitudinal count measurements and time-to-event outcomes. For the longitudinal sub-model, a mixed effects Hurdle model is utilized, incorporating various distributional assumptions such as zero-inflated Poisson, zero-inflated negative binomial, or zero-inflated generalized Poisson. For the time-to-event sub-model, a Cox proportional hazard model is applied. For the functional form linking the longitudinal outcome history to the hazard of the event, a linear combination is used. This combination is derived from the current values of the linear predictors of Hurdle mixed effects. Some other forms are also considered, including a linear combination of the current slopes of the linear predictors of Hurdle mixed effects as well as the shared random effects. A Markov chain Monte Carlo method is implemented for Bayesian parameter estimation. Dynamic prediction using joint modeling is highly valuable in personalized medicine, as discussed here for joint modeling of zero-inflated longitudinal count measurements and time-to-event outcomes. We assess and demonstrate the effectiveness of the proposed joint models through extensive simulation studies, with a specific emphasis on parameter estimation and dynamic predictions for both over-dispersed and under-dispersed data. We finally apply the joint model to longitudinal microbiome pregnancy and HIV data sets.
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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 | 0,014 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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