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J-GLOBAL ID：202202265742520464   整理番号：22A0501295

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

著者 (6件)： van den Boom Willem (Yale-NUS College, National University of Singapore, Singapore) ,  van den Boom Willem (Singapore Institute for Clinical Sciences, Agency for Science, Technology and Research, Singapore) ,  De Iorio Maria (Singapore Institute for Clinical Sciences, Agency for Science, Technology and Research, Singapore) ,  De Iorio Maria (Yong Loo Lin School of Medicine, National University of Singapore, Singapore) ,  De Iorio Maria (Department of Statistical Science, University College London, UK) ,  Tallarita Marta (Department of Statistical Science, University College London, UK)
資料名： Statistical Methods in Medical Research  (Statistical Methods in Medical Research)
巻： 31  号： 1  ページ： 139-153  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5397A  ISSN： 0962-2802  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： 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,例えば,両者に影響するフレイルにより,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。Copyright The Author(s) 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 故障 ,  *Bayes推定 ,  クラスタ化 ,  自己回帰モデル ,  母集団 ,  不均一性 ,  結合モデル
準シソーラス用語： 被験者 ,  ランダム変数 ,  結腸直腸癌 ,  データ駆動 ,  フレイル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 加速故障時間モデル ,  検閲 ,  結腸直腸癌 ,  Dirichletプロセス混合物 ,  病院再入院費用負担 ,  再発事象の数 ,  可逆ジャンプMarkov連鎖モンテカルロ法

分類 (1件)： 分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

タイトルに関連する用語 (5件)： 再発 ,  事象 ,  Bayes推定 ,  生存 ,  結合モデル