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陈子奇;宁静;沈瑜;秦静

在不假设可比性的情况下，将主要队列数据与外部聚合信息相结合。 （英语） 兹比尔1520.62167

生物计量学 77，第3期，1024-1036（2021）.
摘要：在罕见类型癌症的比较有效性研究（CER）中，将包含详细肿瘤特征的主要队列数据与来自癌症登记数据库的汇总信息结合起来是很有吸引力的。这种数据集成可以提高CER中的统计效率。然而，在合并来自不同资源的信息时面临的一个主要挑战是，来自癌症登记数据库的汇总信息可能无法与主要队列数据相比较，这些数据通常是从单个癌症中心或临床试验收集的。我们开发了一种自适应估计程序，该程序使用组合信息来确定从外部资源的总数据中借用信息的程度。我们建立了估计量的渐近性质，并通过仿真研究评估了有限样本性能。与仅使用主要队列的传统方法相比，该方法大大提高了统计效率，并且在给定的外部信息与主要队列不可比较时避免了不希望出现的偏差。我们应用所提出的方法，通过肿瘤亚型评估三联疗法对炎性乳腺癌（IBC）的长期疗效，同时结合德克萨斯大学MD Anderson癌症中心的IBC患者队列和国家癌症数据库的外部汇总信息。
｛©2020国际生物识别学会｝

引用于7文件

理学硕士：

62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析

关键词：

考克斯模型;经验似然;外部聚合信息;炎性乳腺癌;多个来源
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\textit{Z.Chen}等人，《生物统计学》77，第3期，1024--1036（2021；Zbl 1520.62167）
全文： 内政部 链接

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