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J-GLOBAL ID：201802235882665736   整理番号：18A2030196

治療スイッチングへの応用による再発事象のセミパラメトリック変動係数回帰分析【JST・京大機械翻訳】

Semiparametric varying-coefficient regression analysis of recurrent events with applications to treatment switching

著者 (3件)： Li Yang (Department of Mathematics and Statistics, University of North Carolina at Charlotte, Charlotte, North Carolina) ,  Qi Li (Biostatistics and Programming, Sanofi, Bridgewater, New Jersey) ,  Sun Yanqing (Department of Mathematics and Statistics, University of North Carolina at Charlotte, Charlotte, North Carolina)
資料名： Statistics in Medicine  (Statistics in Medicine)
巻： 37  号： 27  ページ： 3959-3974  発行年： 2018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： 本論文は,再発イベントのためのセミパラメトリック統計的方法を調査した。反復事象の平均数は,3種類の共変量効果を柔軟にモデル化できる一般化セミパラメトリック変動係数モデルによりモデル化される。即ち,時間定数効果,時変効果,共変量変化効果である。時間変化効果は時間の非特定関数であり,共変変化効果は未知パラメータの有限数まで特定された露光変数のパラメトリック関数であると仮定した。異なるリンク関数は,再発イベントデータに対するモデルの豊富なファミリーを提供するために選択できる。パラメータと非パラメトリック成分のためのプロファイル推定法を開発した。漸近特性を確立した。また,共変量変化効果のパラメトリック形式の妥当性を試験するためのいくつかの仮説試験手順を開発した。シミュレーション研究は,推定と仮説試験手順の両方がよく機能することを示した。アシクロビル研究からのデータセットを分析し,アシクロビル治療が平均再発を減少させるかどうかを検討するために,提案した方法を適用した。Copyright 2018 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *再発 ,  経時変化 ,  *治療法 ,  *回帰分析 ,  *スイッチング ,  シミュレーション ,  モデル ,  仮説検定 ,  モデリング ,  *変動係数 ,  アルコール ,  エーテル ,  窒素複素環化合物
準シソーラス用語： 推定法 ,  未知パラメータ ,  共変量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： リンク機能 ,  モデル検査 ,  プロファイル加重最小二乗推定 ,  再発事象 ,  セミパラメトリックモデル ,  治療スイッチング ,  変動係数

分類 (2件)： 統計学  (AB08000H) ,  数値計算  (JE02000J)

物質索引 (1件)： アシクロビル

タイトルに関連する用語 (7件)： 治療 ,  スイッチング ,  応用 ,  再発 ,  事象 ,  変動係数 ,  回帰分析