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J-GLOBAL ID：202202233127149743   整理番号：22A0551092

次数kの相関幾何モデルと集中治療室およびハンセン病データへの応用【JST・京大機械翻訳】

Correlated geometric models of order k and its application to intensive care unit and leprosy data

著者 (2件)： de Souza Roberta (Department of Statistics, Universidade Federal de Sao Carlos, Sao Paulo, Brazil) ,  Diniz Carlos Alberto Ribeiro (Department of Statistics, Universidade Federal de Sao Carlos, Sao Paulo, Brazil)
資料名： Statistics in Medicine  (Statistics in Medicine)
巻： 41  号： 3  ページ： 449-470  発行年： 2022年 
JST資料番号： A1551A  ISSN： 0277-6715  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： 幾何学的モデルを用いて,関心事象(成功または連続成功)の発生までの離散時間を解析した。レプロシーと集中治療室(ICU)という2つの実際のデータセットにおいて,イベントは,それぞれ,治療からの4つの連続した患者不在とICUからの患者の退院に対応する,レプロシーの臨床治療を放棄するために対応する。本論文では,次数k(または相関k次数幾何分布),[数式:原文を参照]の関連する幾何学的分布と呼ばれる分布について,次数kの幾何学的分布における相関パラメータを含めて構成し,その結果,事象の発生までの患者応答間の依存性を考察した。このモデルは,個々の相関の影響を考慮した実際のデータ解析のためのより良いオプションであることを証明する。モデルを実際のレプロシーデータに適用して,処理放棄確率を推定した。Bayes法を用いてモデルのパラメータ推定器を決定し,回帰モデルを評価した。共変量は,Bayes選択基準によって選択された適切なリンク関数によるイベントの確率に関係する。診断分析は,[数式:原文を参照]-発散測定による事後ランダム化分位残差と影響観察によって適合するモデルを評価する。この方法論を,シミュレーション研究と実際のICU入院データ解析によって例証した。研究は提案モデルの良好な適合を示した。また,実際のデータ解析は,関心事象の確率が,モデルに対する依存性の影響を考慮しない場合,過大評価または過小評価されることを見出した。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 確率 ,  *幾何学 ,  シミュレーション ,  分布 ,  残差 ,  *モデル ,  パラメータ推定 ,  回帰モデル ,  パラメータ ,  *ICU【医療】 ,  *幾何学モデル
準シソーラス用語： モンテカルロシミュレーション ,  Bayes法 ,  共変量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： Bayes解析 ,  相関幾何学的分布 ,  一般化幾何学的分布 ,  次数kの幾何学的分布 ,  ICUベッドの不足 ,  ハンセン病 ,  モンテカルロシミュレーション ,  回帰モデル

分類 (5件)： 流体動力学一般  (BC02010G) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  臨床治療学  (GC03013R) ,  統計学  (AB08000H) ,  神経系の診断  (GN02000H)

タイトルに関連する用語 (6件)： 次数 ,  相関 ,  幾何モデル ,  集中治療室 ,  ハンセン病 ,  応用