• 文献检索
  • 文档翻译
  • 深度研究
  • 学术资讯
  • Suppr Zotero 插件Zotero 插件
  • 邀请有礼
  • 套餐&价格
  • 历史记录
应用&插件
Suppr Zotero 插件Zotero 插件浏览器插件Mac 客户端Windows 客户端微信小程序
定价
高级版会员购买积分包购买API积分包
服务
文献检索文档翻译深度研究API 文档MCP 服务
关于我们
关于 Suppr公司介绍联系我们用户协议隐私条款
关注我们

Suppr 超能文献

核心技术专利:CN118964589B侵权必究
粤ICP备2023148730 号-1Suppr @ 2026

文献检索

告别复杂PubMed语法,用中文像聊天一样搜索,搜遍4000万医学文献。AI智能推荐,让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版,准确专业,支持PDF/Word/PPT等文件格式,支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述,25分钟生成高质量综述,智能提取关键信息,辅助科研写作。

立即免费体验

使用具有对数线性中位数模型的半参数贝叶斯生存分析

Semiparametric Bayesian survival analysis using models with log-linear median.

作者信息

Lin Jianchang, Sinha Debajyoti, Lipsitz Stuart, Polpo Adriano

机构信息

Department of Statistics, Florida State University, Tallahassee, FL 32306, USA.

出版信息

Biometrics. 2012 Dec;68(4):1136-45. doi: 10.1111/j.1541-0420.2012.01782.x. Epub 2012 Sep 26.

DOI:10.1111/j.1541-0420.2012.01782.x
PMID:23013249
原文链接:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC5557061/
Abstract

We present a novel semiparametric survival model with a log-linear median regression function. As a useful alternative to existing semiparametric models, our large model class has many important practical advantages, including interpretation of the regression parameters via the median and the ability to address heteroscedasticity. We demonstrate that our modeling technique facilitates the ease of prior elicitation and computation for both parametric and semiparametric Bayesian analysis of survival data. We illustrate the advantages of our modeling, as well as model diagnostics, via a reanalysis of a small-cell lung cancer study. Results of our simulation study provide further support for our model in practice.

摘要

我们提出了一种具有对数线性中位数回归函数的新型半参数生存模型。作为现有半参数模型的一种有用替代方法,我们的大型模型类别具有许多重要的实际优势,包括通过中位数对回归参数进行解释以及处理异方差性的能力。我们证明,我们的建模技术便于对生存数据进行参数和半参数贝叶斯分析时的先验引出和计算。我们通过对一项小细胞肺癌研究的重新分析来说明我们建模的优势以及模型诊断。我们模拟研究的结果为我们的模型在实际应用中提供了进一步的支持。

https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/81f3/5557061/88357d40f0cd/nihms753931f4.jpg
https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/81f3/5557061/770cb66ce0c8/nihms753931f1.jpg
https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/81f3/5557061/7be4a641dc3c/nihms753931f2.jpg
https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/81f3/5557061/92d0c560e806/nihms753931f3.jpg
https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/81f3/5557061/88357d40f0cd/nihms753931f4.jpg
https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/81f3/5557061/770cb66ce0c8/nihms753931f1.jpg
https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/81f3/5557061/7be4a641dc3c/nihms753931f2.jpg
https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/81f3/5557061/92d0c560e806/nihms753931f3.jpg
https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/81f3/5557061/88357d40f0cd/nihms753931f4.jpg

相似文献

1
Semiparametric Bayesian survival analysis using models with log-linear median.使用具有对数线性中位数模型的半参数贝叶斯生存分析
Biometrics. 2012 Dec;68(4):1136-45. doi: 10.1111/j.1541-0420.2012.01782.x. Epub 2012 Sep 26.
2
Variable selection for semiparametric mixed models in longitudinal studies.纵向研究中半参数混合模型的变量选择
Biometrics. 2010 Mar;66(1):79-88. doi: 10.1111/j.1541-0420.2009.01240.x. Epub 2009 Apr 13.
3
Semiparametric analysis of clustered interval-censored survival data using soft Bayesian additive regression trees (SBART).使用软贝叶斯加性回归树(SBART)对半参数聚类区间删失生存数据进行分析。
Biometrics. 2022 Sep;78(3):880-893. doi: 10.1111/biom.13478. Epub 2021 Apr 29.
4
Semiparametric Bayesian latent variable regression for skewed multivariate data.用于偏态多元数据的半参数贝叶斯潜变量回归
Biometrics. 2019 Jun;75(2):528-538. doi: 10.1111/biom.12989. Epub 2019 Mar 29.
5
Bayesian inference in semiparametric mixed models for longitudinal data.纵向数据半参数混合模型中的贝叶斯推断。
Biometrics. 2010 Mar;66(1):70-8. doi: 10.1111/j.1541-0420.2009.01227.x. Epub 2009 May 7.
6
Bayesian semiparametric regression in the presence of conditionally heteroscedastic measurement and regression errors.存在条件异方差测量和回归误差时的贝叶斯半参数回归
Biometrics. 2014 Dec;70(4):823-34. doi: 10.1111/biom.12197. Epub 2014 Jun 25.
7
Semiparametric mixed-scale models using shared Bayesian forests.使用共享贝叶斯森林的半参数混合尺度模型。
Biometrics. 2020 Mar;76(1):131-144. doi: 10.1111/biom.13107. Epub 2019 Nov 1.
8
Bayesian variable selection and estimation in semiparametric joint models of multivariate longitudinal and survival data.多元纵向和生存数据半参数联合模型中的贝叶斯变量选择与估计
Biom J. 2017 Jan;59(1):57-78. doi: 10.1002/bimj.201500070. Epub 2016 Sep 26.
9
Bayesian semiparametric intensity estimation for inhomogeneous spatial point processes.非齐次空间点过程的贝叶斯半参数强度估计
Biometrics. 2011 Sep;67(3):937-46. doi: 10.1111/j.1541-0420.2010.01531.x. Epub 2010 Dec 22.
10
Bayesian hierarchical functional data analysis via contaminated informative priors.通过受污染的信息先验进行贝叶斯分层函数数据分析。
Biometrics. 2009 Sep;65(3):772-80. doi: 10.1111/j.1541-0420.2008.01163.x. Epub 2009 Jan 23.

引用本文的文献

1
Semiparametric Bayesian estimation of quantile function for breast cancer survival data with cured fraction.具有治愈比例的乳腺癌生存数据分位数函数的半参数贝叶斯估计
Biom J. 2016 Sep;58(5):1164-77. doi: 10.1002/bimj.201500111. Epub 2016 May 10.
2
Bayesian partial linear model for skewed longitudinal data.用于偏态纵向数据的贝叶斯部分线性模型。
Biostatistics. 2015 Jul;16(3):441-53. doi: 10.1093/biostatistics/kxv005. Epub 2015 Mar 19.

本文引用的文献

1
Median regression with censored cost data.带有删失成本数据的中位数回归
Biometrics. 2002 Sep;58(3):643-9. doi: 10.1111/j.0006-341x.2002.00643.x.
2
A Bayesian semiparametric accelerated failure time model.一种贝叶斯半参数加速失效时间模型。
Biometrics. 1999 Jun;55(2):477-83. doi: 10.1111/j.0006-341x.1999.00477.x.
3
Clinical trials of cyclophosphamide, etoposide, and vincristine in the treatment of small-cell lung cancer.环磷酰胺、依托泊苷和长春新碱治疗小细胞肺癌的临床试验。
Semin Oncol. 1986 Sep;13(3 Suppl 3):40-4.
4
Superiority of alternating non-cross-resistant chemotherapy in extensive small cell lung cancer. A multicenter, randomized clinical trial by the National Cancer Institute of Canada.交替使用非交叉耐药化疗方案治疗广泛期小细胞肺癌的优越性。加拿大国家癌症研究所进行的一项多中心随机临床试验。
Ann Intern Med. 1987 Oct;107(4):451-8. doi: 10.7326/0003-4819-107-4-451.
5
Treatment of limited-stage small-cell lung cancer with cyclophosphamide, doxorubicin, and vincristine with or without etoposide: a randomized trial of the North Central Cancer Treatment Group.环磷酰胺、阿霉素和长春新碱联合或不联合依托泊苷治疗局限期小细胞肺癌:北中部癌症治疗组的一项随机试验
J Clin Oncol. 1990 Jan;8(1):33-8. doi: 10.1200/JCO.1990.8.1.33.