다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기
응용통계연구 = The Korean journal of applied statistics, v.29 no.7, 2016년, pp.1231 - 1246
AI-Helper
Cause-specific hazard model (Prentice et al., 1978) and subdistribution hazard model (Fine and Gray, 1999) are mostly used for the right censored survival data with competing risks. Some other models for survival data with competing risks have been subsequently introduced; however, those models have...
| 핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
|---|---|---|
| 경쟁위험에 대한 연구 중 주로 쓰이는 방법은? | 경쟁위험에 대한 연구 중 주로 쓰이는 방법은 Cause-specific 위험 모형과 subdistribution을 이용한 비례 위험 모형 방법이다. 그 이후에도 많은 모형이 제시되었지만, 추정 방법 면에서 설명력이 부족하거나 알고리즘으로 구현하기 어려운 단점을 가지고 있어서 잘 활용되고 있지 않다. | |
| 위험함수와 누적 발생률을 설명하는 모형에 대한 접근 방법 중 비모수 방법의 한계점은? | 비모수 방법으로는 Gray (1988), Lin (1997)에서 제시된 방법을 통해 누적발생함수를 추정할 수 있다. 비모수 방법은 자료의 패턴을 보는 면에서 유용할 수 있으나, 모수를 통해 설명할 수 있는 부분이 없다는 면에서 해석 측면에서 한계가 있다. 이 논문에서는 경쟁 위험에 대해 준모수 방법으로 접근한 몇가지 회귀모형에 대해 소개하고자 한다. | |
| 절대 위험 회귀 모형에서 준모수 모형의 단점은? | 10)에 대해서 일반화 추정방정식(generalized estimation equation)에 대한 근을 찾는 방식으로 공변량의 효과를 추정한다. 이 모형은 특정 사건에 대한 예측 확률이 1을 초과할 수 있다는 단점이 있다. |
Beyersmann, J., Dettenkofer, M., Bertz, H., and Schumacher, M. (2007). A competing risks analysis of bloodstream infection after stem-cell transplantation using subdistribution hazards and cause-specific hazards, Statistics in Medicine, 26, 5360-5369.
Chen, K., Jin, Z., and Ying, Z. (2002). Semiparametric analysis of transformation models with censored data, Biometrika, 89, 659-668.
Cox, D. R. (1972). Regression models and life tables (with discussion), Journal of the Royal Statistical Society, 34, 187-220.
Eriksson, F., Li, J., Scheike, T., and Zhang, M. J. (2015). The proportional odds cumulative incidence model for competing risks, Biometrics, 71, 687-695.
Fine, J. P. (2001). Regression modeling of competing crude failure probabilities, Biostatistics, 2, 85-97.
Fine, J. P. and Gray, R. J. (1999). A proportional hazards model for the subdistribution of a competing risk, Journal of the American Statistical Association, 94, 496-509.
Gail, M. H. (2005). Relative Hazard, Encyclopedia of Biostatistics, 7.
Gerds, T. A., Scheike, T. H., and Andersen, P. K. (2012). Absolute risk regression for competing risks: interpretation, link functions, and prediction, Statistics in Medicine, 31, 3921-3930.
Gray, R. J. (1988). A class of K-sample tests for comparing the cumulative incidence of a competing risk, The Annals of Statistics, 16, 1141-1154.
Holt, J. D. (1978). Competing risk analyses with special reference to matched pair experiments, Biometrika, 65, 159-165.
Kaplan, E. L. and Meier, P. (1958). Nonparametric estimation from incomplete observations, Journal of the American Statistical Association, 53, 457-481.
Lau, B., Cole, S. R., and Gange, S. J. (2009). Competing risk regression models for epidemiologic data, American Journal of Epidemiology, kwp107.
Lin, D. Y. (1997). Non-parametric inference for cumulative incidence functions in competing risks studies, Statistics in Medicine, 16, 901-910.
Prentice, R. L., Kalbfleisch, J. D., Peterson Jr, A. V., Flournoy, N., Farewell, V. T., and Breslow, N. E. (1978). The analysis of failure times in the presence of competing risks, Biometrics, 541-554.
Robins, J. M. and Rotnitzky, A. (1995). Semiparametric efficiency in multivariate regression models with missing data, Journal of the American Statistical Association, 90, 122-129.
Scheike, T. H. and Zhang, M. J. (2011). Analyzing competing risk data using the R timereg package, Journal of Statistical Software, 38.
Scheike, T. H., Zhang, M. J., and Gerds, T. A. (2008). Predicting cumulative incidence probability by direct binomial regression, Biometrika, 95, 205-220.
*원문 PDF 파일 및 링크정보가 존재하지 않을 경우 KISTI DDS 시스템에서 제공하는 원문복사서비스를 사용할 수 있습니다.
오픈액세스 학술지에 출판된 논문
Copyright KISTI. All Rights Reserved.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.