Cox Models With Smooth Functional Effect of Covariates Measured With Error.
Cox Models With Smooth Functional Effect of Covariates Measured With Error.
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DOI：
10.1198/jasa.2009.tm08160
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发表时间：
2009-09-01
影响因子：
3.7
通讯作者：
Crainiceanu CM
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Cheng YJ;Crainiceanu CM
当原木风险函数包含未知的带误差测量变量的光滑函数时，我们提出、开发并实现了一种针对Cox模型的完全贝叶斯推断方法。我们的方法是使用低阶惩罚样条法对对数基线风险和对数风险函数的光滑分量进行非参数建模。仔细实施贝叶斯推理机制被证明比幼稚的方法产生了显著更好的结果。我们的方法受到慢性肾脏疾病进展时间作为基线肾功能函数的研究的启发，并应用于社区动脉粥样硬化风险研究，这是一项大型流行病学队列研究。这篇文章在网上有补充材料。
We propose, develop, and implement a fully Bayesian inferential approach for the Cox model when the log hazard function contains unknown smooth functions of the variables measured with error. Our approach is to model nonparametrically both the log-baseline hazard and the smooth components of the log-hazard functions using low-rank penalized splines. Careful implementation of the Bayesian inferential machinery is shown to produce remarkably better results than the naive approach. Our methodology was motivated by and applied to the study of progression time to chronic kidney disease as a function of baseline kidney function and applied to the Atherosclerosis Risk in Communities study, a large epidemiological cohort study. This article has supplementary material online.
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影响因子：
5.7
作者：
Eilers, PHC;Marx, BD
通讯作者：
Marx, BD
DOI：
10.1198/106186007x208768
发表时间：
2007-06-01
影响因子：
2.4
作者：
Crainiceanu, Ciprian M.;Ruppert, David;Goodner, Billy
通讯作者：
Goodner, Billy
影响因子：
13.6
作者：
Kottgen, Anna;Russell, Stuart D.;Coresh, Josef
通讯作者：
Coresh, Josef
影响因子：
1.9
作者：
GRAY, RJ
通讯作者：
GRAY, RJ
DOI：
10.1198/016214502753479301
发表时间：
2002-03-01
影响因子：
3.7
作者：
Berry, SM;Carroll, RJ;Ruppert, D
通讯作者：
Ruppert, D