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J-GLOBAL ID：201702246822269580   整理番号：17A1437604

検出限界を受けたバイオマーカーの識別能力を比較するためのセミパラメトリック法【Powered by NICT】

A semiparametric method for comparing the discriminatory ability of biomarkers subject to limit of detection

著者 (3件)： Yin Lixuan (Department of Statistics, George Mason University, Fairfax, 22030, VA, USA) ,  Diao Guoqing (Department of Statistics, George Mason University, Fairfax, 22030, VA, USA) ,  Liu Aiyi (Biostatistics and Bioinformatics Branch, DIPHR, NICHD, NIH, Rockville, 20852, MD, USA)
資料名： Statistics in Medicine  (Statistics in Medicine)
巻： 36  号： 26  ページ： 4141-4152  発行年： 2017年 
JST資料番号： A1551A  ISSN： 0277-6715  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： 受信者動作特性曲線,曲線下面積(AUC)は,潜在的に相関したバイオマーカーの識別能力を比較するためにしばしば使用される。多くのバイオマーカーである測定における装置限界のために検出限界を受け,正規分布ではないかもしれない。正規性を仮定した標準パラメトリック法は偏った結果につながる可能性がある正規性の仮定に反する場合。不等分散性を可能にするセミパラメトリック変換モデルを用いて検出限界を受けるバイオマーカーのAUCのための新しい推定および推論方式を提案した。検出限界で観測されたデータの尤度を最大化することにより,ノンパラメトリック最尤推定量を得た。提案した推定器は,一貫性のある漸近的正規,漸近的に効率的であることを示した。加えて,2人の潜在的な相関バイオマーカーのAUCを比較し検出限界はWald型検定統計量を提案した。広範なシミュレーション研究は,正規性仮定である真のとき,提案方法は非正規性にロバストでそのパラメータ対応物と同様の性能であることを示した。自閉症研究への応用を提供した。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： 自閉症 ,  分散度 ,  *検出限界 ,  シミュレーション ,  血中濃度-時間曲線下面積 ,  ノンパラメトリック法 ,  *バイオマーカー ,  ロバスト性 ,  正規分布 ,  最尤法
準シソーラス用語： 検定統計量 ,  尤度 ,  ROC曲線 ,  *パラメトリック法 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： AUC ,  検出の限界 ,  ノンパラメトリック最尤推定量 ,  ROC曲線 ,  セミパラメトリック変換モデル

分類 (2件)： 腫ようの診断  (GE03020J) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (6件)： 検出限界 ,  バイオマーカー ,  識別 ,  能力 ,  セミ ,  パラメトリック法