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J-GLOBAL ID：202002234386706494   整理番号：20A2448465

腫瘍学の標的療法における欠損時変共変量による縦および時間対イベントデータの共同モデリング【JST・京大機械翻訳】

Joint modeling of longitudinal and time-to-event data with missing time-varying covariates in targeted therapy of oncology

著者 (4件)： Bhattacharjee Atanu (Section of Biostatistics, Centre for Cancer Epidemiology, Tata Memorial Center, Navi Mumbai, India) ,  Bhattacharjee Atanu (Homi Bhaba National Institute, Mumbai, India) ,  Vishwakarma Gajendra K. (Department of Mathematics & Computing, Indian Institute of Technology Dhanbad, Dhanbad, India) ,  Banerjee Souvik (Department of Mathematics & Computing, Indian Institute of Technology Dhanbad, Dhanbad, India)
資料名： Communications in Statistics - Case Studies, Data Analysis and Applications  (Communications in Statistics - Case Studies, Data Analysis and Applications)
巻： 6  号： 3  ページ： 330-352  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5819A  ISSN： 2373-7484  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多くの臨床研究において,関心は縦断的測定に基づく時間対事象結果の予測にある。これらのタイプの研究は共同モデリングと呼ばれる。研究からの患者の脱落のために非常に一般的である共変量と同様に,応答における欠測値の存在は,必要な推論に影響する。本論文では,共変量と応答における欠測値を扱う効果的な方法を示した。欠測データを生成する効率的方法を示し,関節モデリングへのそれらの影響を研究するために,異なる補完技術を比較した。シミュレーション研究を行い,複雑なデータ構造を複製し,その効果を示すために,著者らの解析を簡便に実行した。著者らは,結合モデリングシナリオにおける欠測の欠落観察のための最も効率的な戦略を得るために,順序1の自己回帰構造,独立構造,交換可能な相関構造,および長期的歴史の間の任意の相関構造のような異なる相関構造を考察した。ポリメラーゼ連鎖反応試験の縦断的結果および生存履歴から成るデータセットを,実際のデータに関する著者らの研究の有効性を示すために簡便に用いた。Rプログラミング言語の広範な使用は,必要な解析とパラメータの推定を実行するために評価された。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  データ構造 ,  プログラミング言語 ,  パラメータ推定 ,  有効性 ,  PCR法 ,  *分子標的療法
準シソーラス用語： 欠測 ,  自己回帰 ,  *共変量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 関節モデリング ,  縦方向 ,  生存 ,  欠損データ ,  多重補完

分類 (3件)： 医用情報処理  (JE15030Q) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (8件)： 腫瘍学 ,  標的療法 ,  欠損 ,  共変量 ,  縦 ,  イベントデータ ,  共同 ,  モデリング