再発事象数に関するBayes推定:再発と生存の結合モデル【JST・京大機械翻訳】

Boom Willem van den; De Iorio Maria; Tallarita Marta

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202220522244664 整理番号：21P0031965

再発事象数に関するBayes推定:再発と生存の結合モデル【JST・京大機械翻訳】

Bayesian inference on the number of recurrent events: A joint model of recurrence and survival

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発行年： 2020年05月14日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2021年08月03日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

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終了事象前の再発イベントの数は,しばしば興味深い。例えば,死亡は再入院の個々のプロセスを終了し,再入院の数は経済的コストの重要な指標である。終了前の再発数が,関心のランダム変数であり,それに関する推論と予測を可能にするモデルを提案した。次に,この数に関して,再発と生存のための関節分布を指定した。この新規条件付きアプローチは再発と生存の間の依存性を誘導し,それはしばしば存在するフレイルのため,しばしば存在する。再発と生存の間の付加的依存性を,それぞれのフレイルタームに関する関節分布の仕様によって導入した。さらに,自己回帰モデルの導入により,本手法は,再帰事象軌跡における時間的依存性を捉えることができる。フレイル項に対するノンパラメトリックランダム効果分布は,母集団不均一性を収容し,被験者のデータ駆動クラスタリングを可能にする。可逆ジャンプとスライスサンプリングステップを含む調整Gibbsサンプラは,事後推論を実行する。結腸直腸癌データに関する著者らのモデルを説明し,その性能を既存のアプローチと比較し,再発事象の数に関する適切な推論を提供した。【JST・京大機械翻訳】

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