文献

J-GLOBAL ID：201802283162245661   整理番号：18A0139280

打ち切り回帰モデルを用いたT年生存のための拡張推定【Powered by NICT】

Augmented estimation for t-year survival with censored regression models

著者 (2件)： Zheng Yu (Department of Biostatistics, Harvard School of Public Health, Boston, Massachusetts 02115, U.S.A.) ,  Cai Tianxi (Department of Biostatistics, Harvard School of Public Health, Boston, Massachusetts 02115, U.S.A.)
資料名： Biometrics  (Biometrics)
巻： 73  号： 4  ページ： 1169-1178  発行年： 2017年 
JST資料番号： B0071A  ISSN： 0006-341X  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： 臨床条件の管理を成功させるために基本である信頼性があり正確なリスク予測。包括的リスク予測モデルの推定正確には,しかしながら,困難な作業である,関心のある転帰は稀なイベントまでの時間であり,候補予測子の数,pは非常に小さくない。正確なリスクモデルの開発におけるもう一つの課題は,ポテンシャルモデル仕様誤りから生じる。逆打切り確率重みづけによる推定時間特異一般化線形モデルが,モデル仕様誤りに対してロバストであるが,稀な事象の設定における非効率である可能性がある。このようなロバスト推定法の効率を改善するために,様々な増強の方法が文献で提案されている。これらの手順もイベントリスクを予測する中間結果のような補助変数を利用することができる。しかし,ほとんどの既存の方法は,稀な事象の設定ではうまく機能しない,pが小さくない。本記事で,筆者らは,推定効率を向上させることができる,モデル仕様誤りにロバストな2段,補完ベース増強法を提案した。もpは小さくない設定のための正則化増強手順,リスク低減における個別化治療効果の推定を改善するための手順を開発した。数値研究は,提案した方法が効率向上における既存の方法より性能が優れていることを示唆した。提案した方法は,HIV感染患者を治療するためのAIDS臨床試験に適用した。Copyright 2018 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： 正則化 ,  ロバスト推定 ,  *打切 ,  ロバスト性 ,  臨床試験 ,  効率化 ,  予測モデル ,  信頼性 ,  重みづけ ,  後天性免疫不全症候群 ,  個別化医療 ,  *回帰モデル
準シソーラス用語： リスク低減 ,  予測子 ,  危険予測 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 効率増強 ,  中間転帰 ,  モデル誤特定 ,  リスク予測 ,  ロバスト性 ,  生存

分類 (5件)： データ保護  (JD01020V) ,  音声処理  (JE05000E) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  雑音一般  (ND04010J) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (5件)： 打ち切り ,  回帰モデル ,  生存 ,  拡張 ,  推定