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J-GLOBAL ID：201702240271217612   整理番号：17A1438011

断面データを用いた障害負担を評価するための多項加法ハザードモデル【Powered by NICT】

Multinomial additive hazard model to assess the disability burden using cross-sectional data

著者 (11件)： Yokota Renata T. C. (Department of Public Health and Surveillance, Scientific Institute of Public Health, 1050, Brussels, Belgium) ,  Yokota Renata T. C. (Department of Sociology, Interface Demography, Vrije Universit eit Brussel, Brussels, Belgium) ,  Van Oyen Herman (Department of Public Health and Surveillance, Scientific Institute of Public Health, 1050, Brussels, Belgium) ,  Van Oyen Herman (Department of Public Health, Ghent University, Ghent, Belgium) ,  Looman Caspar W. N. (Department of Public Health, Erasmus Medical Center, Rotterdam, The Netherlands) ,  Nusselder Wilma J. (Department of Public Health, Erasmus Medical Center, Rotterdam, The Netherlands) ,  Otava Martin (Janssen Pharmaceutica, Beerse, Belgium) ,  Kifle Yimer Wasihun (Interuniversity Institute for Biostatistics and statistical Bioinformatics (I-BioStat), Universiteit Hasselt, Diepenbeek, Belgium) ,  Kifle Yimer Wasihun (Center for Health Economics Research and Modeling of Infectious Diseases (CHERMID), Vaccine and Infectious Disease Institute, University of Antwerp, Antwerp, Belgium) ,  Molenberghs Geert (Interuniversity Institute for Biostatistics and statistical Bioinformatics (I-BioStat), Universiteit Hasselt, Diepenbeek, Belgium) ,  Molenberghs Geert (Interuniversity Institute for Biostatistics and Statistical Bioinformatics (I-BioStat), KU Leuven, Leuven, Belgium)
資料名： Biometrical Journal  (Biometrical Journal)
巻： 59  号： 5  ページ： 901-917  発行年： 2017年 
JST資料番号： A1291A  ISSN： 0323-3847  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 人口高齢化は慢性疾患および障害の負担を伴う。慢性疾患は,身体障害の主要な原因,高齢者における寿命と高い医療費の貧弱な品質と関連するである。慢性疾患は障害有病率に最も寄与の同定は負担を軽減するために重要である。縦断的研究は,身体障害の原因を評価するためのゴールドスタンダードであると考えることができるが,それらは高価でしばしば制限された試料サイズであった。,ある仮定の下で横断的データの使用は,一般的な代替となっている。断面データに基づいた既存の方法の中で,もともと二元障害転帰のために開発された,属性法は魅力的な選択肢であり,慢性疾患の付加的寄与への障害の分配を可能にし,多疾病罹患を考慮したおよび障害は疾患の非存在下でさえも存在する可能性があることを示した。本論文では,属性法多項応答への拡張を提案し,障害がしばしば最も調査におけるマルチカテゴリ変数として測定した,異なる重度水準を表しているからである。R関数constrOptimは線形不等式制約を受ける多項対数尤度関数を最大化するために使用した。シミュレーション研究では,モデルの全体的に良好な性能を示し,収束問題はなかった。しかし,このモデルは低い限界障害確率を持つ個体群に対するケアと条件付き確率の高い,特に小サンプルサイズを使用しなければならない。説明のために,著者らはベルギーの健康聞き取り調査のデータにモデルを適用した。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 尤度関数 ,  医療費 ,  シミュレーション ,  品質 ,  *加算 ,  個体群 ,  対数 ,  老人 ,  最適化
準シソーラス用語： 尤度 ,  条件付確率 ,  等式制約 ,  縦断的研究 ,  身体障害 ,  慢性疾患 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 付加ハザードモデル ,  慢性疾患 ,  制約された最適化 ,  断面データ ,  累積率 ,  障害 ,  多項尤度

分類 (4件)： 医療制度  (GB04020H) ,  老人医学  (GC09000X) ,  看護,看護サービス  (GB07000G) ,  医用情報処理  (JE15030Q)

タイトルに関連する用語 (5件)： 障害 ,  負担 ,  評価 ,  加法 ,  ハザードモデル