检索结果-内蒙古大学图书馆

中华疾病控制杂志 2025年第04期 421-430页

作者：李靓田晶杨弘闫晶晶王雅靖张岩波山西医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室重大疾病风险评估山西省重点实验室山西医科大学第一附属医院心内科

目的引入半参数平滑误差加速失效时间(accelerate failure time, AFT)模型，旨在构建冠心病(coronary heart disease, CHD)合并慢性心力衰竭(chronic heart failure, CHF)患者的死亡预后模型。方法纳入2014年1月―2019年4月山西省2所... 详细信息

目的引入半参数平滑误差加速失效时间(accelerate failure time, AFT)模型，旨在构建冠心病(coronary heart disease, CHD)合并慢性心力衰竭(chronic heart failure, CHF)患者的死亡预后模型。方法纳入2014年1月―2019年4月山西省2所三甲医院诊断为CHD合并CHF患者3 980例。使用传统AFT模型(8种时间分布)和平滑误差AFT模型分别构建患者1年和3年死亡风险模型，根据赤池信息准则(Akaike information crition, AIC)判断最优模型。结果 Lognormal AFT的AIC值最低，平滑误差AFT的AIC值接近最低，该模型拟合良好，建模简便。2种最优模型筛选的变量一致，1年生存结局显示：N末端脑利钠肽前体(N-terminal Pro-B-type natriuretic peptide, NT-proBNP)升高、纽约心脏病协会(New York heart association, NYHA)心功能分级Ⅳ级、白蛋白降低、心率升高、血钠降低[均时间比(time ratio, TR)<1,P<0.05]会缩短患者的生存时间，是危险因素。使用降脂药物、超重、心率降低(均TR>1,P<0.05)会延长患者的生存时间，是保护因素；3年生存结局显示：NT-proBNP升高、高龄、年龄校正Charlson合并症指数(age-adjusted Charlson comorbidity index, ACCI)增加、NYHA心功能分级Ⅳ级、白蛋白降低、心率升高、QRS波间期延长(均TR<1,P<0.05)会缩短患者的生存时间，是危险因素。使用降脂药物、超重、肥胖、心率降低(均TR>1,P<0.05)会延长患者的生存时间，是保护因素。结论本研究基于平滑误差AFT模型进行生存分析，筛选患者1年与3年生存的影响因素，有利于识别高危患者、提早干预，以改善患者预后。

关键词：冠心病心力衰竭比例风险假定加速失效时间模型死亡风险

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

加速失效时间模型下现状数据的Jackknife模型平均

引用

应用数学学报 2023年第3期46卷 313-328页

作者：赵慧刘斌霞董庆凯张新雨中南财经政法大学统计与数学学院武汉430070 中国科学院数学与系统科学研究院北京100190

文章研究了响应变量为现状数据的情况下,加速失效时间模型的Jackknife模型平均方法.首先对数据进行合理的无偏变换,进而得到回归参数的最小二乘估计.然后引入删一交叉验证准则来选取候选模型的权重,并在一定正则性条件下,建立对应模型... 详细信息

文章研究了响应变量为现状数据的情况下,加速失效时间模型的Jackknife模型平均方法.首先对数据进行合理的无偏变换,进而得到回归参数的最小二乘估计.然后引入删一交叉验证准则来选取候选模型的权重,并在一定正则性条件下,建立对应模型平均估计量的渐近最优性.此外,数值模拟表明,与现有的其他模型平均和模型选择方法相比,本文所提出的方法在预测上表现更佳.最后将所提方法应用于尼日利亚儿童死亡率的数据进行实证研究,进一步验证了所提方法的优良性质.

关键词：现状数据加速失效时间模型无偏变换模型平均渐近最优

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

加速失效时间模型的贝叶斯参数估计和变量选择

引用

应用概率统计 2023年第6期39卷 849-858页

作者：蔡敬衡王若宁中山大学数学学院广州510275

本文主要考虑利用贝叶斯方法分析加速失效时间模型.在该模型中,误差项的分布为未知并采用Polya Tree分布进行逼近.本文利用贝叶斯Lasso和马尔科夫链蒙特卡罗方法对模型进行参数估计和变量选择.模拟结果显示本文提出的方法能准确识别模... 详细信息

本文主要考虑利用贝叶斯方法分析加速失效时间模型.在该模型中,误差项的分布为未知并采用Polya Tree分布进行逼近.本文利用贝叶斯Lasso和马尔科夫链蒙特卡罗方法对模型进行参数估计和变量选择.模拟结果显示本文提出的方法能准确识别模型中重要的影响因子并能得到准确的参数估计.本文最后利用此模型识别Ⅱ型糖尿病人生存时间的重要风险因子.

关键词：加速失效时间模型 Pólya Tree分布贝叶斯Lasso 变量选择

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

加速失效时间模型下基于倾向得分的平均因果效应分析

加速失效时间模型下基于倾向得分的平均因果效应分析

引用

作者：马文婷大连理工大学

学位级别：硕士

在观察性研究中,倾向得分被广泛地用于估计因果效应.近些年提出的协变量平衡倾向得分方法,在估计倾向得分时,通过优化协变量平衡得到更为稳健的估计.在医学和流行病学研究中的某些情况下,感兴趣的结果变量是生存时间.在估计处理分配机... 详细信息

在观察性研究中,倾向得分被广泛地用于估计因果效应.近些年提出的协变量平衡倾向得分方法,在估计倾向得分时,通过优化协变量平衡得到更为稳健的估计.在医学和流行病学研究中的某些情况下,感兴趣的结果变量是生存时间.在估计处理分配机制对生存时间的影响时,由于生存数据具有删失和截断等特征,使得完整数据下的估计方法不能直接使用.本文考虑的结果变量为带有右删失的生存时间,基于调整后的协变量平衡倾向得分和加权最小二乘方法来估计倾向得分模型和加速失效时间模型（结果模型）,然后运用四种估计方法给出平均因果效应的估计.在本文中,四种估计方法分别取为Horvitz-Thompson估计、逆倾向得分加权估计、加权最小二乘估计和双稳健估计.在模拟研究中,考虑以下四种情形:（a）倾向得分模型与结果模型均被正确指定;（b）结果模型被正确指定而倾向得分模型被错误指定;（c）倾向得分模型被正确指定而结果模型被错误指定;（d）倾向得分模型与结果模型均被错误指定.我们在这四种情形下分别对四种估计方法进行比较,并给出模型中参数的估计情况.同时,还考虑了删失率和样本量对参数估计以及平均因果效应估计的影响.最后,结合原发性胆汁性肝硬化数据和乳腺癌数据,将本文的方法应用到实际的例子中.本文内容安排如下:第一章,阐述论文的研究背景及意义,分析国内外研究现状并提出本文的研究内容;第二章,介绍本文涉及的相关的理论知识;第三章,详细论述模型及其参数估计方法,并给出平均因果效应的四种估计;第四章,通过在不同情形下的数值模拟对四种估计的性能进行比较;第五章,将本文的方法应用到原发性胆汁性肝硬化数据和乳腺癌数据中.最后进行总结,给出结论.

关键词：因果推断协变量平衡倾向得分加速失效时间模型右删失数据

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

加速失效时间模型下相依区间删失数据的回归分析

加速失效时间模型下相依区间删失数据的回归分析

引用

作者：麻海煜吉林大学

学位级别：硕士

在现实情况下,由于种种条件的限制,数据通常是不完全的.区间删失数据就是一种非常重要的不完全数据,被众多学者所研究,来解决生物医学、统计学、工程学中的实际问题.本文中,我们主要研究的是相依I型区间删失数据(相依当前状态数据)的回... 详细信息

在现实情况下,由于种种条件的限制,数据通常是不完全的.区间删失数据就是一种非常重要的不完全数据,被众多学者所研究,来解决生物医学、统计学、工程学中的实际问题.本文中,我们主要研究的是相依I型区间删失数据(相依当前状态数据)的回归分析,并用加速失效时间模型来研究失效时间T和协变量Z之间的关系,为进一步探索生存分析问题提供帮助.首先,给出失效时间T和观测时间C的模型.其次,用Copula模型来刻画失效时间T和观测时间C的相依关系,并构造了极大似然函数.最后,给出了数值模拟结果,并将分析方法应用到实际数据中.

关键词：相依Ⅰ型区间删失加速失效时间模型极大似然函数 Copula模型 Cox模型

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

加速失效时间模型的变量选择与模型平均方法

加速失效时间模型的变量选择与模型平均方法

引用

作者：董庆凯中南财经政法大学

学位级别：硕士

右删失数据是一种不能被完全观测到的数据,给统计建模研究带来了困难。在处理右删失数据的统计模型中,加速失效时间模型对生存时间和协变量进行建模,适用于不同的概率分布,有清晰的解释性和广阔的适用范围。但在大数据时代,数据的复杂... 详细信息

右删失数据是一种不能被完全观测到的数据,给统计建模研究带来了困难。在处理右删失数据的统计模型中,加速失效时间模型对生存时间和协变量进行建模,适用于不同的概率分布,有清晰的解释性和广阔的适用范围。但在大数据时代,数据的复杂性逐渐增加。加速失效时间模型面临着数据量大、维数高、相关性强等挑战,需要搭配先进的统计方法来提升其性能。为此,本文探究了加速失效时间模型的变量选择方法和模型平均方法,提出了迭代重加权岭回归变量选择方法和Mallows模型平均方法。第一章介绍了右删失数据、加速失效时间模型与变量选择、模型平均方法的理论背景。第二章介绍的迭代重加权岭回归方法是一种同时进行变量选择和参数估计的迭代惩罚方法。该方法在每轮迭代中更新各参数的惩罚权重并求解岭回归问题,最终收敛到一个稳定的估计。在协变量个数发散的情况下,该估计具有Oracle性质。详细的数值模拟和实证分析表明,在很多情况下,该方法有着更好的变量选择效果或更高的参数估计精度。变量选择方法的理论性质是基于所选模型是正确的前提下建立的,忽略了模型的不确定性,常常面临变量筛选不稳定的问题。另一方面,变量选择方法的目的是选出有用的变量,而非提高预测准确度。作为变量选择方法的替代,模型平均是缓解模型不确定性和提高预测精度的重要方法。在第三章中,基于模型全局误设定的情况,本文提出的模型平均方法采用加权最小二乘估计来估计候选模型中的参数,并提出一种Mallows准则来度量预测平方损失,通过极小化该准则求出最优模型平均权重。本文证明,在一定条件下,该最优模型平均权重可以使平方损失达到最小。模拟和实证研究也支持了这一结论。通过改进加速失效时间模型,本文的工作为处理右删失数据提供了更有效的工具,丰富了统计模型和方法的研究。

关键词：右删失数据加速失效时间模型变量选择模型平均

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于Adaptive Elastic Net与加速失效时间模型的亚组识别方法的应用拓展

引用

南方医科大学学报 2021年第3期41卷 391-398页

作者：韦红霞康佩刘颖欣黄福强陈征安胜利南方医科大学公共卫生学院生物统计学系广东广州510515

目的针对适应性设计下的Adaptive Elastic Net与加速失效时间模型亚组识别方法进行更多适用条件下的研究,以获得该方法最佳应用效果所对应的参数。方法基于前期所提出的亚组识别方法,进一步探讨协变量间相关性、二阶段显著性水准([α1]... 详细信息

目的针对适应性设计下的Adaptive Elastic Net与加速失效时间模型亚组识别方法进行更多适用条件下的研究,以获得该方法最佳应用效果所对应的参数。方法基于前期所提出的亚组识别方法,进一步探讨协变量间相关性、二阶段显著性水准([α1]和[α2])、协变量与样本量比例对该方法的影响。通过模拟研究,探讨含/不含协变量主效应的惩罚模型在不同情形下的亚组识别效果。结果协变量间的相关性r=0、0.3、0.5时,检验效能(power)表现稳定;在二阶段自适应设计中,当[α1]和[α2]分别为0.035和0.015时,模型的power最高;固定样本量n的情况下,power随着待选协变量个数与n比例的上升而下降,比例升到1之后power呈现平稳趋势;对于不同生存时间的参数分布,单变量模型表现出不同的模式,而惩罚AFT模型相对稳定。结论协变量间的相关性不影响检验power;(0.035,0.015)可作为自适应设计显著性水准的参考设置;获益亚组与非获益亚组间的治疗效果差异较小时,含协变量主效应的惩罚性AFT模型(Penalized,Eq_in)优于不含协变量主效应的单变量AFT模型(Univariate,Eq_ex);当协变量数量与样本量的比值小于1时,“Univariate,Eq_ex”的power更高;否则,“Penalized,Eq_in”的效果会更好;生存数据的参数分布对单变量模型的影响较大,但对惩罚模型的影响较小。

关键词：加速失效时间模型 adaptive elastic net 适应性设计生存数据亚组识别

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

Adaptive Elastic Net结合加速失效时间模型在亚组识别中的应用

引用

南方医科大学学报 2019年第10期39卷 1200-1206页

作者：康佩许军黄福强刘颖欣安胜利南方医科大学公共卫生学院生物统计学系广东广州510515 南方医科大学南方医院卫生经济管理科广东广州510515

目的针对临床试验中的生存数据,基于加速失效时间模型提出一种亚组识别方法。方法将Adaptive Elastic Net应用于加速失效时间模型(称为惩罚模型),通过检验协变量与治疗组别的交互项来识别亚组相关协变量。采用基于极大似然的change-poin... 详细信息

目的针对临床试验中的生存数据,基于加速失效时间模型提出一种亚组识别方法。方法将Adaptive Elastic Net应用于加速失效时间模型(称为惩罚模型),通过检验协变量与治疗组别的交互项来识别亚组相关协变量。采用基于极大似然的change-point算法寻找预测计分的截断点以对患者进行亚组分类。采用二阶段适应性设计,以评价治疗效果是否存在于所识别的获益亚组人群中。对比四种模型(含协变量主效应的惩罚模型、单变量模型,以及不含协变量主效应的惩罚模型、单变量模型)的亚组识别效果。结果模拟结果显示,在样本量较小、删失率较高、获益亚组占比较小以及样本量不超过协变量个数的情况下,含协变量主效应的惩罚模型在获益亚组的识别上有明显的优势;而其他情况下,则是不含主效应的单变量模型较优。在二阶段适应性设计中,这两种模型进行亚组识别的Ⅰ类错误均控制在0.05左右;当潜在获益亚组时,相比于传统设计,适应性设计很大程度上提高了检验效能。结论含协变量主效应的惩罚模型适用于生存数据的亚组识别;相比于传统设计,二阶段适应性设计更适用于潜在获益亚组的疗效评价。

关键词：加速失效时间模型适应性设计 change-point算法精准医疗 Adaptive Elastic Net

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于核机器的加速失效时间模型及其应用

引用

统计研究 2024年第2期41卷 139-148页

作者：荣耀华王江慧程维虎曹美雅北京工业大学新疆财经大学

加速失效时间模型是一种应用广泛的生存分析模型。本文借助LASSO惩罚剔除冗余预测变量,构建基于核机器的加速失效时间模型,用以刻画预测变量与生存期间的复杂关系。此外,提出一种新的正则化Garrotized核机器估计方法,可以较好地刻画预... 详细信息

加速失效时间模型是一种应用广泛的生存分析模型。本文借助LASSO惩罚剔除冗余预测变量,构建基于核机器的加速失效时间模型,用以刻画预测变量与生存期间的复杂关系。此外,提出一种新的正则化Garrotized核机器估计方法,可以较好地刻画预测变量与生存期潜在的非线性关系,实现非参数分量中预测变量间交互作用的自动建模,提升模型预测精度。模拟研究表明,与已有的代表性方法相比,本文提出的方法对生存期的预测精度更高,特别是在复杂关系情形下优势更为显著。最后,将该方法应用于胃癌数据分析,利用临床信息和基因表达预测生存期和风险评分。实证结果显示,该方法能为病例基于风险分层的临床精准诊疗方案设计提供有益的参考。

关键词：加速失效时间模型核机器风险预测正则化再生核希尔伯特空间

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

失效原因缺失的加速失效时间模型下竞争风险数据的半参数估计

引用

应用数学学报 2019年第3期42卷 385-399页

作者：何其祥林仁鑫上海财经大学数学学院上海200433 上海财经大学浙江学院金华321013 中国诺华生物医药研究院有限公司生物统计部上海201203

本文在加速失效时间模型下,研究了竞争风险数据失效原因缺失情况下模型系数的估计问题.在随机缺失的假设下,利用倒概率加权和双重稳健增广技术构建估计方程,用非参数的核光滑方法估计失效原因缺失的概率.通过将估计方程转化成优化问题... 详细信息

本文在加速失效时间模型下,研究了竞争风险数据失效原因缺失情况下模型系数的估计问题.在随机缺失的假设下,利用倒概率加权和双重稳健增广技术构建估计方程,用非参数的核光滑方法估计失效原因缺失的概率.通过将估计方程转化成优化问题的方式,给出了求解估计方程的算法,研究了所提出估计量的渐近性质,通过随机模拟来评价估计量的表现,并将提出的估计方法用于研究实际的乳腺癌数据.

关键词：加速失效时间模型竞争风险核光滑倒概率加权双重稳健

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：