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Statistical Methods for Longitudinal Data and Meta-Analysis

Statistical Methods for Longitudinal Data and Meta-Analysis
纵向数据的统计方法和荟萃分析
批准号：
MR/L501566/1
负责人：
Jessica Barrett
金额：
$10.17万
依托单位：
University of Cambridge
依托单位国家：
英国
项目类别：
Fellowship
财政年份：
2013
资助国家：
英国
项目状态：
已结题
起止时间：
2013 至 --
来源：
https://gtr.ukri.org/projects?ref=MR%2FL501566%2F1
关键词：
StatisticalMethodsLongitudinalDataMeta

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科研奖励(0)
会议论文
Joint modelling of repeated measurements and time-to-event outcomes: flexible model specification and exact likelihood inference.
DOI： 10.1111/rssb.12060
发表时间： 2015-01
期刊： Journal of the Royal Statistical Society. Series B, Statistical methodology
影响因子： --
作者： [Barrett J, Diggle P, Henderson R, Taylor-Robinson D]
通讯作者： Taylor-Robinson D
Dynamic risk prediction for cardiovascular disease: An illustration using the ARIC Study
心血管疾病的动态风险预测：使用 ARIC 研究的说明
DOI： 10.17863/cam.11264
发表时间： 2017
期刊：
影响因子： --
作者： [Barrett J]
通讯作者： Barrett J
Using Polygenic Risk Scores for Prioritizing Individuals at Greatest Need of a Cardiovascular Disease Risk Assessment.
DOI： 10.1161/jaha.122.029296
发表时间： 2023-08
期刊： Journal of the American Heart Association
影响因子： 5.4
作者： [Chung R, Xu Z, Arnold M, Ip S, Harrison H, Barrett J, Pennells L, Kim LG, Di Angelantonio E, Paige E, Ritchie SC, Inouye M, Usher-Smith JA, Wood AM]
通讯作者： Wood AM
Disease Modelling and Public Health, Part A
疾病建模和公共卫生，A 部分
DOI： 10.1016/bs.host.2017.05.004
发表时间： 2017
期刊：
影响因子： --
作者： [Barrett J]
通讯作者： Barrett J
共 6 条
    Looking beyond the mean: what within-person variability can tell us about dementia, cardiovascular disease and cystic fibrosis
    • 批准号：
      MR/V020595/1
    • 项目类别：
      Research Grant
    • 资助金额：
      $62.05万
    • 财政年份：
      2021
    • 负责人：
      Jessica Barrett
    • 依托单位：
      University of Cambridge
    Statistical Methods for Longitudinal Data and Meta-Analysis
    • 批准号：
      MC_EX_G0902100
    • 项目类别：
      Fellowship
    • 资助金额：
      $17.15万
    • 财政年份：
      2010
    • 负责人：
      Jessica Barrett
    • 依托单位：
      MRC Biostatistics Unit
    国内基金
    海外基金
    Computational Methods for Analyzing Toponome Data