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J-GLOBAL ID：202202266196276049   整理番号：22A0463107

長期生存者の証拠によるサブグループモデル化のための虚弱項を持つ非比例ハザードモデル:肺癌データセットへの適用【JST・京大機械翻訳】

Nonproportional hazards model with a frailty term for modeling subgroups with evidence of long-term survivors: Application to a lung cancer dataset

著者 (9件)： Gazon Amanda B. (Department of Statistics, Federal University of Sao Carlos, Sao Carlos, Sao Paulo, Brazil) ,  Milani Eder A. (Institute of Mathematical and Statistics, Federal University of Goias, Goiania, Goias, Brazil) ,  Milani Eder A. (Institute of Mathematics and Computer Science, University of Sao Paulo, Sao Carlos, Sao Paulo, Brazil) ,  Mota Alex L. (Department of Statistics, Federal University of Sao Carlos, Sao Carlos, Sao Paulo, Brazil) ,  Mota Alex L. (Institute of Mathematics and Computer Science, University of Sao Paulo, Sao Carlos, Sao Paulo, Brazil) ,  Louzada Francisco (Institute of Mathematics and Computer Science, University of Sao Paulo, Sao Carlos, Sao Paulo, Brazil) ,  Tomazella Vera L. D. (Department of Statistics, Federal University of Sao Carlos, Sao Carlos, Sao Paulo, Brazil) ,  Calsavara Vinicius F. (Department of Epidemiology and Statistics, A.C.Camargo Cancer Center, Sao Paulo, Sao Paulo, Brazil) ,  Calsavara Vinicius F. (Samuel Oschin Comprehensive Cancer Institute, Cedars-Sinai Medical Center, Los Angeles, CA, USA)
資料名： Biometrical Journal  (Biometrical Journal)
巻： 64  号： 1  ページ： 105-130  発行年： 2022年 
JST資料番号： A1291A  ISSN： 0323-3847  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： 癌治療の進歩とともに,新しい治療を受ける患者の寿命の増加が期待される。その結果,統計の分野は,そのような結果を説明するために,ますます柔軟なモデルを提示するために進化した。本論文では,非比例ハザード(NPH)を示すいくつかの共変量を有する肺癌データセットを提示する。さらに,長期生存者の存在がサブグループで観察された。提案したモデリングは,各サブグループ効果時間とランダム項効果(虚弱)による一般化時間依存ロジスティックモデルに基づいている。実際に,本質的な共変量はいくつかの理由で観察されない。この文脈において,フレイルモデルは,観測不能な不均一性の量を定量化するモデリングに有用である。採用したフレイル分布は,加重Lindley分布であり,それは,閉形式におけるLaplace変換関数,確率密度関数における柔軟性,その他の間で,いくつかの興味深い特性を有した。提案モデルはサブグループにおけるNPHと長期生存者を可能にする。パラメータ推定は最尤法を用いて行い,モンテカルロシミュレーション研究を行い,推定子の性能を評価した。ブラジル,サンパウロ州で肺癌と診断された患者のデータを適用することにより,このモデルの使用を例証した。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： Laplace変換 ,  最尤法 ,  ブラジル連邦共和国 ,  時間依存性 ,  柔軟性 ,  パラメータ推定 ,  不均一性 ,  推定量 ,  *肺腫瘍 ,  確率密度関数
準シソーラス用語： モンテカルロシミュレーション ,  ロジスティックモデル ,  閉形式 ,  共変量 ,  フレイル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 脆弱性モデル ,  一般化時間依存ロジスティックモデル ,  長期生存者 ,  肺癌 ,  非比例ハザードモデル ,  重み付きLindley分布

分類 (3件)： 統計学  (AB08000H) ,  医用情報処理  (JE15030Q) ,  統計的品質管理  (KB04030W)

タイトルに関連する用語 (10件)： 長期 ,  生存 ,  証拠 ,  サブ ,  グループ ,  モデル化 ,  虚弱 ,  比例ハザードモデル ,  肺癌 ,  データセット