Intercept Estimation of Semi‐Parametric Joint Models in the Context of Longitudinal Data Subject to Irregular Observations
Notice bibliographique
Résumé
Longitudinal data are often subject to irregular visiting times, with outcomes and visit times influenced by a latent variable. Semi-parametric joint models that account for this dependence have been proposed; among these, the Sun model is the most suitable for count data as it employs a multiplicative link function. Semi-parametric joint models define an intercept function as the mean outcome when all covariates are set to zero; this is differenced out in the course of estimation and is consequently not estimated. The Sun estimator thus provides estimates of relative covariate effects, but is unable to provide estimates of absolute effects or of longitudinal prognosis in the absence of covariates. We extend the Sun model by additionally estimating the intercept term, showing that our extended estimator is consistent and asymptotically Normal. In simulations, our estimator outperforms the original Sun estimator in terms of bias and standard error and is also more computationally efficient. We apply our estimator to a longitudinal study of tumor recurrence among bladder cancer patients. Provided the intercept term can be adequately captured using splines, we recommend that our extended Sun estimator be used in place of the original estimator, since it leads to smaller bias, smaller standard errors, and allows estimation of the mean outcome trajectories.
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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 | 0,022 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».