• 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

Statistical methods and models in the analysis of time to event data.

作者信息

Lee Minjung, Han Junhee

机构信息

Department of Statistics, Kangwon National University, Chuncheon, Gangwon, South Korea.

Department of Statistics and Data Science Convergence Research Center, Hallym University, Chunchen, Gangwon, South Korea.

出版信息

Ann Transl Med. 2020 Feb;8(4):73. doi: 10.21037/atm.2019.12.66.

DOI:10.21037/atm.2019.12.66
PMID:32175366
原文链接:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC7049056/
Abstract
摘要

相似文献

1
Statistical methods and models in the analysis of time to event data.事件发生时间数据分析中的统计方法与模型
Ann Transl Med. 2020 Feb;8(4):73. doi: 10.21037/atm.2019.12.66.
2
Comparison of Time-to-First Event and Recurrent-Event Methods in Randomized Clinical Trials.随机临床试验中首次事件时间和复发性事件方法的比较。
Circulation. 2018 Aug 7;138(6):570-577. doi: 10.1161/CIRCULATIONAHA.117.033065.
3
Relational event models for longitudinal network data with an application to interhospital patient transfers.用于纵向网络数据的关系事件模型及其在医院间患者转诊中的应用。
Stat Med. 2017 Jun 30;36(14):2265-2287. doi: 10.1002/sim.7247. Epub 2017 Mar 30.
4
Competing time-to-event endpoints in cardiology trials: a simulation study to illustrate the importance of an adequate statistical analysis.心脏病学试验中相互竞争的事件发生时间终点:一项模拟研究以说明充分统计分析的重要性。
Eur J Prev Cardiol. 2014 Jan;21(1):74-80. doi: 10.1177/2047487312460518. Epub 2012 Sep 10.
5
Modelling and exploring human sleep with event history analysis.运用事件史分析法对人类睡眠进行建模与探索。
J Sleep Res. 1999 Mar;8(1):25-36. doi: 10.1046/j.1365-2869.1999.00133.x.
6
Modelling recurrent events: a tutorial for analysis in epidemiology.复发性事件建模:流行病学分析教程
Int J Epidemiol. 2015 Feb;44(1):324-33. doi: 10.1093/ije/dyu222. Epub 2014 Dec 9.
7
The importance of varying the event generation process in simulation studies of statistical methods for recurrent events.在复发事件统计方法的模拟研究中改变事件生成过程的重要性。
Stat Med. 2006 Jan 15;25(1):165-79. doi: 10.1002/sim.2310.
8
The use of time-to-event methods in dental research: a comparison based on five dental journals over a 11-year period.在口腔医学研究中应用生存时间分析方法:基于五本口腔医学期刊十一年数据的比较。
Community Dent Oral Epidemiol. 2012 Feb;40 Suppl 1:36-42. doi: 10.1111/j.1600-0528.2011.00664.x.
9
A comparison of the conditional inference survival forest model to random survival forests based on a simulation study as well as on two applications with time-to-event data.基于模拟研究以及对两个事件发生时间数据应用的情况,对条件推断生存森林模型与随机生存森林进行比较。
BMC Med Res Methodol. 2017 Jul 28;17(1):115. doi: 10.1186/s12874-017-0383-8.
10
Predicting analysis time in event-driven clinical trials with event-reporting lag.具有事件报告滞后的事件驱动临床试验中分析时间的预测分析。
Stat Med. 2012 Apr 30;31(9):801-11. doi: 10.1002/sim.4506. Epub 2012 Feb 17.

引用本文的文献

1
Adherence to World Cancer Research Fund/American Institute for Cancer Research Guidelines and Mortality Among Participants with Colorectal Cancer in the MEC Cohort.遵循世界癌症研究基金会/美国癌症研究学会指南与MEC队列中结直肠癌参与者的死亡率
Cancer Epidemiol Biomarkers Prev. 2025 Jul 10. doi: 10.1158/1055-9965.EPI-25-0379.
2
Predicting mortality from AI cardiac volumes mass and coronary calcium on chest computed tomography.基于胸部 CT 的人工智能心腔容积质量和冠状动脉钙分数预测死亡率。
Nat Commun. 2024 Mar 29;15(1):2747. doi: 10.1038/s41467-024-46977-3.
3
Prognostic Significance of Primary Tumor-Infiltrating Lymphocytes in a Contemporary Melanoma Cohort.原发性肿瘤浸润淋巴细胞对当代黑色素瘤队列的预后意义。
Ann Surg Oncol. 2022 Aug;29(8):5207-5216. doi: 10.1245/s10434-022-11478-4. Epub 2022 Mar 17.

本文引用的文献

1
In-depth mining of clinical data: the construction of clinical prediction model with R.临床数据的深度挖掘:使用R构建临床预测模型。
Ann Transl Med. 2019 Dec;7(23):796. doi: 10.21037/atm.2019.08.63.
2
Visualising statistical models using dynamic nomograms.使用动态Nomogram 可视化统计模型。
PLoS One. 2019 Nov 15;14(11):e0225253. doi: 10.1371/journal.pone.0225253. eCollection 2019.
3
Drawing Nomograms with R: applications to categorical outcome and survival data.使用R绘制列线图:在分类结局和生存数据中的应用
Ann Transl Med. 2017 May;5(10):211. doi: 10.21037/atm.2017.04.01.
4
Introduction to the Analysis of Survival Data in the Presence of Competing Risks.存在竞争风险时生存数据的分析导论
Circulation. 2016 Feb 9;133(6):601-9. doi: 10.1161/CIRCULATIONAHA.115.017719.
5
A competing risks analysis should report results on all cause-specific hazards and cumulative incidence functions.竞争风险分析应报告所有病因特异性危害和累积发生率函数的结果。
J Clin Epidemiol. 2013 Jun;66(6):648-53. doi: 10.1016/j.jclinepi.2012.09.017. Epub 2013 Feb 14.
6
Regression modeling of competing risks data based on pseudovalues of the cumulative incidence function.基于累积发病率函数伪值的竞争风险数据回归建模
Biometrics. 2005 Mar;61(1):223-9. doi: 10.1111/j.0006-341X.2005.031209.x.
7
Prediction of cumulative incidence function under the proportional hazards model.比例风险模型下累积发病率函数的预测
Biometrics. 1998 Mar;54(1):219-28.
8
Non-parametric inference for cumulative incidence functions in competing risks studies.竞争风险研究中累积发病率函数的非参数推断。
Stat Med. 1997 Apr 30;16(8):901-10. doi: 10.1002/(sici)1097-0258(19970430)16:8<901::aid-sim543>3.0.co;2-m.
9
Statistical methods in cancer research. Volume II--The design and analysis of cohort studies.癌症研究中的统计方法。第二卷——队列研究的设计与分析。
IARC Sci Publ. 1987(82):1-406.
10
The analysis of failure times in the presence of competing risks.存在竞争风险时的失效时间分析。
Biometrics. 1978 Dec;34(4):541-54.