Covariates and length-biased sampling : is there more than meets the eye ?
Notice bibliographique
Résumé
It is well known that when subjects with a disease are identified through a cross-sectional survey and then followed forward in time until either failure or censoring, their estimated survival function of the true survival function from onset are biased. This bias, which is caused by the sampling of prevalent rather than incident cases, is termed length bias if the onset time of the disease forms a stationary Poisson process. While authors have proposed different approaches to the analysis of length-biased survival data, there remain a number of issues that have not been fully addressed. The most, important of these is perhaps that of how to include covariates into length-biased lifetime data analysis of the natural history of diseases, that are initiated by cross-sectional sampling of a population. One aspect of that problem, which appears to have been neglected in the literature, concerns the effect of length-bias on the sampling distribution of the covariates. If the covariates have an effect on the survival time, then their marginal distribution in a length-biased sample is also subject to a bias and is informative about the parameters of interest. As is conventional in most regression analyses one conditions on the observed covariate values. By conditioning on the observed covariates in the situation described above, however, one effectively ignores the information contained in the distribution of the covariates in the sample. We present the appropriate likelihood approach that takes into account this information and we establish the consistency and asymptotic normality of the resulting estimators. It is shown that by ignoring the information contained in the sampling distribution of the covariates, one can still obtain, asymptotically, the same point estimates as with the joint likelihood. However, these conditional estimates are less efficient. Our results are illustrated using data on survival with dementia; collected as part of the Canadian Study of Health an Aging.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».