文献

J-GLOBAL ID：201902229070495506   整理番号：19A0493420

小面積癌データの多変量空間時間混合モデリングへの拡張【JST・京大機械翻訳】

Extensions to Multivariate Space Time Mixture Modeling of Small Area Cancer Data

著者 (6件)： Carroll Rachel (Department of Public Health Sciences, Medical University of South Carolina, 135 Cannon St, Charleston, SC 29425, USA) ,  Lawson Andrew B. (Department of Public Health Sciences, Medical University of South Carolina, 135 Cannon St, Charleston, SC 29425, USA) ,  Faes Christel (Interuniversity Institute for Statistics and Statistical Bioinformatics, Hasselt University, 3500 Hasselt, Belgium) ,  Kirby Russell S. (Department of Community and Family Health, University of South Florida, Tampa, FL 33620, USA) ,  Aregay Mehreteab (Department of Public Health Sciences, Medical University of South Carolina, 135 Cannon St, Charleston, SC 29425, USA) ,  Watjou Kevin (Interuniversity Institute for Statistics and Statistical Bioinformatics, Hasselt University, 3500 Hasselt, Belgium)
資料名： International Journal of Environmental Research and Public Health (Web)  (International Journal of Environmental Research and Public Health (Web))
巻： 14  号： 5  ページ： 503  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7208A  ISSN： 1660-4601  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 口腔と咽頭癌は,一緒に考慮しても,かなり稀な疾患である。皮膚の黒色腫癌と同様に肺および気管支癌による多変量モデリングの実施は,口腔および咽頭癌に対するより良い推論を導くことができた。これらのモデルの多変量構造は,他の多変量事前分布と同様に共有ランダム効果の使用により達成される。本論文の結果は,これらのタイプのモデルを実行するときに注意を払うべきであり,多変量混合モデルは,関心のデータに依存して,必ずしも理想的なオプションではないかもしれないことを示している。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 口腔 ,  *モデリング ,  黒色腫 ,  咽頭腫瘍
準シソーラス用語： 混合モデル ,  事前分布 ,  混合モデリング ,  *多変量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 肺と気管支癌 ,  皮膚の黒色腫 ,  口腔と咽頭癌 ,  発生率 ,  混合モデル ,  時空間 ,  疾患マッピング

分類 (5件)： 消化器の腫よう  (GH04000D) ,  腫ようの実験的治療  (GE02040Y) ,  腫ようの放射線療法  (GE03034K) ,  皮膚の腫よう  (GF04000X) ,  耳・鼻・咽頭・喉頭の腫よう  (GQ04000E)

引用文献 (30件)：

• Carroll, R.; Lawson, A.B.; Faes, C.; Kirby, R.S.; Aregay, M.; Watjou, K. Space-time variation of respiratory cancers in South Carolina: A flexible multivariate mixture modeling approach to risk estimation. Ann. Epidemiol. 2017, 27, 42-51.
• Lawson, A.B.; Faes, C.; Kirby, R.S.; Aregay, M.; Watjou, K.; Carroll, R. Spatio-temporal multivariate mixture models for Bayesian model selection in disease mapping. Environmetrics 2017. Submitted.
• National Center for Health Statistics. International Classification of Disease, Ninth Revision (ICD-9); Centers for Disease Control: Atlanta, GA, USA, 1998. PDQ Adult Treatment Editorial Board. PDQ Lip and Oral Cavity Cancer Treatment. Available online: http://www.cancer.gov/types/head-and-neck/patient/lip-mouth-treatment-pdq (accessed on 27 May 2016).
• Ananthaswamy, H.N. Sunlight and skin cancer. J. Biomed. Biotechnol. 2001, 1, 49.
• National Insitutes of Health. SEER Stat Fact Sheets: Lung and Bronchus Cancer; National Institutes of Health: Rockville, MD, USA, 2016. U.S. Cancer Statistics Working Group. United States Cancer Statistics: 1999-2012 Incidence and Mortality Web-Based Report; Department of Health and Human Services. Centers for Disease Control and Prevention and National Cancer Institute: Atlanta, GA, USA, 2015.

タイトルに関連する用語 (5件)： 面積 ,  癌 ,  多変量 ,  混合モデリング ,  拡張