2019년 2월 18일 cfa2f

Modele de gris

Dans le tableau 1 ci-dessous, je montre les résultats de l`application des deux méthodes différentes: modèles de régression de Cox spécifiques aux causes avec des événements concurrents traités comme censurant; et les modèles de risques proportionnels de sous-distribution. Pour le type A, l`estimation de la cause spécifique de. 494 pour l`effet de X est proche de la valeur réelle de. 500 et très significative. Le coefficient de-.008 pour Z est proche de la valeur réelle de 0 et loin d`être statistiquement significatif. Globalement, assez bonne performance. En revanche, la méthode de fine et de Gray (1999) ne traite pas les événements concurrents de la même manière que les observations censurées. Sur la base des fonctions d`incidence cumulative, leur méthode évalue un modèle de risques proportionnels pour quelque chose qu`ils appellent le risque de sous-distribution. une formule modèle standard, avec une survie à gauche et des covariables sur la droite.

Les paramètres q varient selon les conditions de fonctionnement c d`une manière à déterminer. 4 [16] cette relation peut être spécifiée comme q = AC où A est une matrice de coefficients inconnus, et c comme dans la régression linéaire [5] [6] comprend un terme constant et des valeurs éventuellement transformées des conditions d`exploitation originales pour obtenir des relations non linéaires [18] [19] entre les conditions d`utilisation originales et q. Il s`agit alors de sélectionner les termes de A qui ne sont pas nuls et d`assigner leurs valeurs. L`achèvement du modèle devient un problème d`optimisation pour déterminer les valeurs non nulles dans A qui minimise les termes d`erreur m (f, p, AC) sur les données. 1 15 20 21 [22] si les risques concurrents sont traités comme une forme de censure, nous devons nous préoccuper de savoir si cette censure est informative ou non informative. Comment les événements concurrents pourraient-ils être instructifs? Si un conjoint meurt, est-ce que cela nous dit quelque chose sur le risque que le couple aurait divorcé? Peut-être, mais probablement pas. Est-ce que le fait qu`une personne meurt d`une maladie cardiaque nous dise quelque chose au sujet du risque de mort du cancer de cette personne? Peut-être. Ce serait certainement le cas si le cancer et les maladies cardiaques avaient des facteurs de risque communs, et que ces facteurs n`étaient pas inclus dans le modèle de régression. Interprétation — les estimations des paramètres du modèle fin et gris peuvent être trompeuses si elles sont interprétées en termes de risque relatif. Pas tous les cheveux gris tombe dans le sel et le poivre ou le spectre blanc; en fait, pour de nombreux Rousses et blondes, va gris est une proposition beaucoup plus lin. Il suffit de regarder l`actrice danoise et le modèle, Gronning, dont les cheveux gris élégant est tourné à travers avec des reflets crème au beurre. “La seule fois où je me suis teint les cheveux était pour un travail, pour une marque de cheveux de couleur.

C`est comme la «loi» que vous avez à utiliser leur produit, et il foiré mes cheveux. Après cela, j`ai dit jamais, jamais de nouveau, “elle a dit J. Crew pour leur style à n`importe quel âge projet. On lui dit plus de pouvoir. Avec une couleur si belle, qui voudrait le couvrir de toute façon? En conclusion, nous recommandons d`utiliser le modèle Cox pour estimer les risques relatifs de révision à l`aide de données d`arthroplastie. Si les modèles fine et Gray sont utilisés, les auteurs doivent examiner attentivement l`interprétation des résultats par rapport aux schémas de mortalité.  Voici une simulation simple qui démontre ce phénomène. J`ai généré 10 000 observations sur chacun des deux types d`événements, marqués A et B. les temps d`événement pour le type A ont été générés par un modèle de régression Weibull (version paramétrique du modèle de risques proportionnels). Le seul prédicteur était la variable X, qui avait une distribution normale standard.

Geskus RB (2011). Estimation de l`incidence cumulative spécifique à la cause et le modèle fin et gris sous la troncation gauche et la censure à droite.

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