少数事象を用いた低次元におけるCoxモデル法の比較【Powered by NICT】

Ojeda Francisco M; Ller Christian Mu; Bornigen Daniela; Tregouet David Alexandre; Schillert Arne; Heinig Matthias; Zeller Tanja; Schnabel Renate B

文献

J-GLOBAL ID：201702235373173330 整理番号：17A0124079

少数事象を用いた低次元におけるCoxモデル法の比較【Powered by NICT】

Comparison of Cox Model Methods in A Low-dimensional Setting with Few Events

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資料名：
巻： 14 号： 4 ページ： 235-243 発行年： 2016年
JST資料番号： C2620A ISSN： 1672-0229 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：中国 (CHN) 言語：英語 (EN)

生存データに基づく予後モデルはしばしばCox比例ハザードモデルを利用した。予測変数の数に関連したいくつかのイベントを有する信頼性のあるCoxモデルの開発変数よりも,低次元データセットでも,はるかに大きい観測数の課題である。このような設定では,Coxモデルを推定し,(i)すべての利用可能な予測因子を用い,そして,標準的な技術によって評価された全モデル,(ii)変数減少法(BE),(iii)リッジ回帰,(iv)最小絶対収縮及び選択演算子(LASSO),および(v)弾性ネットなどの方法の性能を調べた。明白な冠動脈疾患(CAD)患者の前向きコホートに基づいて,予測精度,校正,およびこれらの手法の識別を比較するためにシミュレーション研究を行った。を用いて心血管イベント発生の候補予測因子を臨床的変数,バイオマーカーおよびCADに関連する遺伝的変異体の選択を含んだ。リッジ,ラッソ,および弾性ネット,ペナルティ法は同程度の性能を示し,予測精度,キャリブレーションおよび識別の観点から,BEとフルモデルより優れていた。過剰収縮はペナルティ法に対するいくつかの場合に観察され,大部分は変数の数に数イベントの最低比を持つシミュレーションシナリオであった。類似の環境では,これらの三つの罰則付きの方法は相互交換的に使用できると結論した。完全モデルと後方除去は稀な事象シナリオにおける推奨されない。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

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システム・制御理論一般

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