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J-GLOBAL ID：201802249530945665   整理番号：18A2221452

空間的に構造化された検閲によるBayes硬化率生存モデル【JST・京大機械翻訳】

Bayesian cure-rate survival model with spatially structured censoring

著者 (2件)： Onicescu Georgiana (Department of Statistics, Western Michigan University, Kalamazoo, MI, United States) ,  Lawson Andrew B. (Department of Public Health Sciences, Medical University of South Carolina, Charleston, SC, United States)
資料名： Spatial Statistics  (Spatial Statistics)
巻： 28  ページ： 352-364  発行年： 2018年 
JST資料番号： W3477A  ISSN： 2211-6753  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： 時間からイベントへのデータに対するBayes空間モデルを提案し,それにおいて著者らは共分散に依存し,空間構造を持つようにすることを可能にした。生存モデルは治癒率画分を組み込み,時間からイベントがWeibull分布に従うと仮定し,人種,ステージ,グレード,結婚状態,および診断時の年齢のような共変量がそのスケールパラメータにリンクしている。主要な関心事となっている正しい打ち切りにより,死亡対打ち切り指標に対する共同ロジスティック回帰モデルを考慮し,共変量への依存性を可能にし,ランダム効果の使用により空間構造を含めた。このモデルを適用して,顕著な空間変動を示す,監視,疫学,およびEnd結果(SEER)登録からの前立腺癌データを調べた。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 打切 ,  モンテカルロ法 ,  立体構造 ,  疫学 ,  スケールパラメータ ,  診断 ,  前立腺腫瘍 ,  共分散 ,  *モデル ,  Weibull分布 ,  死
準シソーラス用語： 空間変動 ,  ロジスティック回帰モデル ,  共変量 ,  治癒率 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 硬化速度 ,  Bayes階層モデル ,  空間分析 ,  Markov連鎖モンテカルロ ,  前立腺癌

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

タイトルに関連する用語 (4件)： 検閲 ,  硬化率 ,  生存 ,  モデル