文献

J-GLOBAL ID：202202267219462631   整理番号：22A0410553

混合型と二値結果の縦断的説明変数のBayesセミパラメトリック結合モデリング【JST・京大機械翻訳】

Bayesian semiparametric joint modeling of longitudinal explanatory variables of mixed types and a binary outcome

著者 (4件)： Lim Woobeen (Division of Biostatistics, College of Public Health, The Ohio State University, Columbus, Ohio, USA) ,  Pennell Michael L. (Division of Biostatistics, College of Public Health, The Ohio State University, Columbus, Ohio, USA) ,  Naughton Michelle J. (Division of Cancer Prevention and Control, Department of Internal Medicine, Comprehensive Cancer Center, The Ohio State University, Columbus, Ohio, USA) ,  Paskett Electra D. (Division of Cancer Prevention and Control, Department of Internal Medicine, Comprehensive Cancer Center, The Ohio State University, Columbus, Ohio, USA)
資料名： Statistics in Medicine  (Statistics in Medicine)
巻： 41  号： 1  ページ： 17-36  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： 多くの前向き生物医学的研究は,連続および離散の両方である縦断的臨床およびライフスタイルデータを収集する。いくつかの研究において,特定の時点での2成分結果とこれらの縦断的測定の値の間の関連に関心が集まっている。これらの研究における共通の問題は,測定のタイミングと,関心の時間におけるわずかな測定につながる追跡の欠落である。この問題に取り組むためのいくつかの方法が開発されたが,連続測定にのみ適用可能である。この限界に取り組むために,著者らは,混合型の二値結果および縦方向説明変数のための新しいクラスの結合モデルを提案した。縦モデルは,回帰スプラインによる潜在正規ランダム変数構築を用いて,分布仮定を緩和するためにランダム効果に割り当てられたDirichletプロセスによる平均の時間依存傾向をモデル化した。また,集合時間点において,バイナリの成果を帰属した縦値に関連させて説明変数のタイミングを標準化した。提案モデルをシミュレーション研究を通して評価し,女性健康イニシアティブにおける参加者の癌生存者研究からのデータに適用した。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： シミュレーション ,  標準化 ,  時間依存性 ,  女性 ,  *ライフスタイル ,  スプライン ,  連続計測 ,  結合モデル
準シソーラス用語： ランダム変数 ,  がん生存者 ,  バイナリー , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 癌生存者 ,  Dirichletプロセス ,  補完 ,  不眠症 ,  関節モデル

分類 (5件)： 水質汚濁一般  (SB02010U) ,  その他の計算機利用技術  (JE14000C) ,  統計的品質管理  (KB04030W) ,  分子・遺伝情報処理  (JE15040B) ,  予防医学一般  (GB01010B)

タイトルに関連する用語 (3件)： 二値 ,  説明変数 ,  モデリング