A Bayesian Model for Spatial Partly Interval-Censored Data.
A Bayesian Model for Spatial Partly Interval-Censored Data.
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DOI：
10.1080/03610918.2020.1839497
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
部分间隔审查数据经常出现在癌症临床试验中，并被分析为权利审查数据。患者的地理信息有时也是可用的，可以用于测试治疗效果和预测生存率。本文提出了一种贝叶斯半参数方法，用于在比例风险模型下分析具有区域空间信息的部分区间截尾数据。通过仿真研究，将该方法与文献中现有的主要方法和传统的Cox比例风险模型进行性能比较。通过白血病生存数据集和牙齿健康数据集说明了该方法。该方法将特别适用于分析多区域癌症临床试验中的无进展生存期。
Partly interval-censored data often occur in cancer clinical trials and have been analyzed as right-censored data. Patients’ geographic information sometimes is also available and can be useful in testing treatment effects and predicting survivorship. We propose a Bayesian semiparametric method for analyzing partly interval-censored data with areal spatial information under the proportional hazards model. A simulation study is conducted to compare the performance of the proposed method with the main method currently available in the literature and the traditional Cox proportional hazards model for right-censored data. The method is illustrated through a leukemia survival data set and a dental health data set. The proposed method will be especially useful for analyzing progression-free survival in multi-regional cancer clinical trials.
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影响因子：
3.7
作者：
GEISSER, S;EDDY, WF
通讯作者：
EDDY, WF
影响因子：
2.7
作者：
Besag, J;Kooperberg, C
通讯作者：
Kooperberg, C
通过部分间隔进行的数据进行加速故障时间模型的半参数估计。
影响因子：
1.9
作者：
Gao F;Zeng D;Lin DY
通讯作者：
Lin DY
DOI：
10.1080/01621459.2017.1356316
发表时间：
2018-01-01
影响因子：
3.7
作者：
Zhou, Haiming;Hanson, Timothy
通讯作者：
Hanson, Timothy
影响因子：
2.1
作者：
Gelfand, AE;Vounatsou, P
通讯作者：
Vounatsou, P