Recurrent event studies: efficient panel designs and joint modeling of events and severities
Notice bibliographique
Résumé
Recently there has been tremendous growth in the use and interest of longitudinal data, particularly because of the development of large scale investigations which are conducted to study different aspects of the dynamics of a population over time (for instance, the Canadian National Longitudinal Study of Children and Youth (Statistics Canada, 1996)). Recurrent event data are a type of longitudinal data which occur in many fields. Such data arise when an event repeats over time, and are common especially in medicine and reliability. Sometimes, in addition to the occurrence of the event, there is also information which reflects the severity of the event; this is called a mark. In this thesis, we develop efficient designs for longitudinal recurrent event studies, and we also develop methods to model recurrent events with marks. In longitudinal recurrent event studies, sometimes partial information on the counting process, such as the number of events occurring in specific intervals, called panel data, provides nearly the same precision for estimation of treatment effects as full information based on data from continuous observation of the process. We compare the efficiency of the analysis of such panel data with respect to the analysis of data recorded as times of recurrences, and we articulate conditions for efficient panel designs where the focus is on estimation of a treatment effect when adjusting for other covariates. We model the recurrent intensity through the common proportional intensity framework, with the treatment effect modeled flexibly as piecewise constant over panels, or groups of panels. We provide some important considerations for the design of efficient panel studies. The thesis also develops methods for situations where marks, denoting a measure of prognostic factors or severity of the event, are also recorded. Often, there is an association between the recurring processes of events and their marks. We model these outcomes jointly through the use of shared or linking random effects, and investigate biases resulting in analyses of the outcomes when they are not modeled jointly. This analysis of joint outcomes is motivated by a study of healthy menstruating women prior to hysterectomy/ovariectomy for benign disease.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 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 ».