Notice bibliographique
Résumé
Case-cohort studies are attractive for studying rare diseases where obtaining additional expensive or hard-to-access data, such as genomic sequencing, from a subset of participants is infeasible for the entire study cohort. In analyzing such studies, individual data points must be appropriately weighted to account for the biased case/control sampling. The Cox proportional hazards model is a popular semi-parametric method for analyzing survival data that provides step function risk estimates. A parametric alternative is the casebase framework, which uses finite sampling of person-moments together with logistic regression to estimate fully parametric hazard functions and smooth-in-time absolute risk functions. Unlike the Cox model, where well-tested methods exist to adjust for complex sampling designs, the casebase framework-based methods have not yet implemented weighted methods. This thesis proposes a weighted casebase framework that provides unbiased coefficient estimates and robust standard error estimates. A simulation study compares the performance of weighted Cox and casebase models. The proposed weighted analytic framework is then applied to model how cell-free DNA methylation (data obtained with the cfMeDIP-seq technology) affects risk of breast cancer in a (case-cohort) subset of individuals in the Ontario Health Study (OHS). The weighted framework performs similarly to weighted Cox models, and both are sensitive to covariate distributions and the size of the sampling fraction
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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 | 0,002 | 0,047 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».