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J-GLOBAL ID：201702265775485291   整理番号：17A1061867

南カロライナ州における呼吸器癌の空間-時間変動:リスク評価への柔軟な多変量混合モデルアプローチ【Powered by NICT】

Space-time variation of respiratory cancers in South Carolina: a flexible multivariate mixture modeling approach to risk estimation

著者 (6件)： Carroll Rachel (Department of Public Health, Medical University of South Carolina, Charleston) ,  Lawson Andrew B. (Department of Public Health, Medical University of South Carolina, Charleston) ,  Kirby Russell S. (Department of Community and Family Health, University of South Florida, Tampa) ,  Faes Christel (Interuniversity Institute for Statistics and Statistical Bioinformatics, Hasselt University, Agoralaan 1, Diepenbeek, Belgium) ,  Aregay Mehreteab (Department of Public Health, Medical University of South Carolina, Charleston) ,  Watjou Kevin (Interuniversity Institute for Statistics and Statistical Bioinformatics, Hasselt University, Agoralaan 1, Diepenbeek, Belgium)
資料名： Annals of Epidemiology  (Annals of Epidemiology)
巻： 27  号： 1  ページ： 42-51  発行年： 2017年 
JST資料番号： W3261A  ISSN： 1047-2797  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多くの型の癌は,基本的な時空間分布を持っていた。時空間混合モデリングは,潜在変数の包含によるリスク評価への柔軟なアプローチを提供することができる。本論文では,肺・気管支癌並びに南カロライナ州での呼吸器系癌発生率「他の」のモデリングにおける四つの異なる時空間混合モデリング法を用いての応用と利点を検討した。試験した方法のうち,単一法は他の方法より優れていないこの方法は考察している癌に依存するのが最良である。肺・気管支癌発生率結果は,単変量モデリングの定式化により最もよく記述されるが,「他の」呼吸器がんの発生率結果は,多変量モデリングの定式化により最もよく記述される。関連する,より一般的な型の癌からの情報を含めると時空多変量混合法は小さいとスパース発生率を有する癌のモデリングを助けることができる。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： モデリング ,  透視図法 ,  *呼吸器 ,  気管支 ,  気管支腫瘍 ,  *経時変化 ,  定式化 ,  *リスク評価
準シソーラス用語： 発生率 ,  発癌率 ,  潜在変数 ,  混合モデリング ,  混合モデル ,  *多変量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 時空 ,  Bayes ,  多変量 ,  呼吸器癌 ,  混合モデリング ,  MCMC ,  肺・気管支癌

分類 (5件)： 品質管理一般  (KB04010A) ,  人間機械系  (IB03000G) ,  農薬  (SB05030L) ,  数値解析,近似法  (AB04000F) ,  信頼性  (KB04040H)

タイトルに関連する用語 (6件)： 呼吸器 ,  癌 ,  時間変動 ,  リスク評価 ,  多変量 ,  混合モデル