Suppr超能文献

使用复合似然和危险函数的灵活参数建模分析多变量生存数据。

Analyzing multivariate survival data using composite likelihood and flexible parametric modeling of the hazard functions.

机构信息

Southern Center for National Clinical Databases, Odense University Hospital, Sdr. Boulevard 29, Entrance 101, 3rd floor, DK-5000 Odense C, Denmark.

出版信息

Stat Med. 2010 Sep 10;29(20):2126-36. doi: 10.1002/sim.3934.

Abstract

In this paper, we model multivariate time-to-event data by composite likelihood of pairwise frailty likelihoods and marginal hazards using natural cubic splines. Both right- and interval-censored data are considered. The suggested approach is applied on two types of family studies using the gamma- and stable frailty distribution: The first study is on adoption data where the association between survival in families of adopted children and their adoptive and biological parents is studied. The second study is a cross-sectional study of the occurrence of back and neck pain in twins, illustrating the methodology in the context of genetic epidemiology.

摘要

本文通过复合似然比来对多元时删数据进行建模,这种似然比由成对的脆弱性似然比和边缘风险组成,同时使用自然三次样条。本文同时考虑了右删失数据和区间删失数据。所提出的方法应用于两种类型的家族研究,使用伽马和稳定脆弱性分布:第一项研究是关于收养数据,研究了被收养儿童的家庭的生存情况与他们的收养父母和亲生父母之间的关系。第二项研究是双胞胎背部和颈部疼痛发生情况的横断面研究,说明了遗传流行病学背景下的方法。

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