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J-GLOBAL ID：201702267094490643   整理番号：17A1437584

縦方向判別分析における信頼区間を用いた動的分類【Powered by NICT】

Dynamic classification using credible intervals in longitudinal discriminant analysis

著者 (6件)： Hughes David M. (Department of Biostatistics, University of Liverpool, Liverpool, U.K.) ,  Komarek Arnost (Department of Probability and Mathematical Statistics, Faculty of Mathematics and Physics, Charles University, Prague, Czech Republic) ,  Bonnett Laura J. (Department of Biostatistics, University of Liverpool, Liverpool, U.K.) ,  Czanner Gabriela (Department of Biostatistics, University of Liverpool, Liverpool, U.K.) ,  Czanner Gabriela (Department of Eye and Vision Science, University of Liverpool, Liverpool, U.K.) ,  Garcia-Finana Marta (Department of Biostatistics, University of Liverpool, Liverpool, U.K.)
資料名： Statistics in Medicine  (Statistics in Medicine)
巻： 36  号： 24  ページ： 3858-3874  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： 最近開発された方法縦判別分析のを,連続的及び離散的バイオマーカーの長期履歴を用いた指定予後群に被験者の分類を可能にした。分類は各予後群のためのグループメンバシップ確率のBayes推定を用いた。これらの推定値は,群の各々におけるバイオマーカーの縦方向変化の多変量一般化線形混合モデルから導出し,各時間を新しいデータでは患者のために利用可能である,動的(時間以上)割当方式を更新することができる。しかし,推定された群確率の精度を各患者について,また経時的に異なっていた。この精度は,グループ・メンバーシップ確率の信頼区間を見ることにより評価することができる。本論文では,動的縦判別分析との関係において使用する信頼区間を組み込んだ新しい配分ルールを提案し,これは予後試験における偽陽性の数を減少させ,正の予測値を改善できることを示した。も何人かの患者は,一定期間未分類残すことにより,分類される患者の分類精度が改善され,それらの意思決定における臨床医に信頼の増加を得られることを確立した。最後に,停止規則を動的に決定する,患者の状態を決定するため設定した時間点を特定するよりもより正確であることを示した。てんかん患者からのデータを用いてこの方法を説明し,適切な発作制御を得られなかった患者は,既存の方法に比べて信頼区間を用いてより正確に同定したかを示した。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： バイオマーカー ,  てんかん ,  *判別分析 ,  Bayes推定 ,  発作 ,  患者 ,  *信頼区間 ,  意思決定 ,  推定量
準シソーラス用語： 臨床医 ,  分類精度 ,  予測値 ,  誤検出 ,  一般化線形混合モデル ,  被験者 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 割当方式 ,  信頼性区間 ,  縦方向判別分析

分類 (2件)： 代謝異常・栄養性疾患一般  (GD05010J) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 縦方向 ,  判別分析 ,  信頼区間 ,  分類