奥利维尔·博阿齐兹 评估模型预测性能的预期累计复发事件数。 （英语） Zbl 07830846号 寿命数据分析。 30，第1号，262-289（2024）. 小结：在复发事件设置中，我们引入了一个新的评分，用于评估给定模型对预期累积复发事件数的预测能力。该分数可以被视为单一时间事件数据Brier分数的扩展，但适用于有或无终止事件的复发事件。理论结果表明，在复发事件背景下，在标准假设下，我们的分数可以渐近分解为模型与真实预期累积复发事件数之间的理论均方误差和不依赖于模型的不可分割项之和。模拟研究进一步说明了这种分解。研究还表明，该分数应与参考模型进行比较，例如不包括协变量的非参数估计值。最后，将评分应用于心房颤动患者数据集的住院预测，并比较不同模型（如Cox模型、Aalen模型或Ghosh和Lin模型）的预测性能。 MSC公司： 62Nxx号 生存分析和审查数据 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：反复发生的事件;预测评估;右侧审查;终端事件;Brier分数 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{O.Bouaziz}，《寿命数据分析》。30，编号1，262-289（2024；Zbl 07830846） 全文： 内政部 arXiv公司 参考文献： [1] 安徒生，PK；Angst，J。；Ravn，H.，《终末期复发事件研究中的边缘特征建模》，《寿命数据分析》，25，681-695（2019）·Zbl 1436.62505号 ·doi:10.1007/s10985-019-09462-4 [2] 安徒生，PK；博根，Ø。；RD吉尔；Keiting，N.，基于计数过程的统计模型（1993），纽约：Springer-Verlag，纽约·Zbl 0769.62061号 ·doi:10.1007/978-1-4612-4348-9 [3] 安徒生，PK；Gill，RD，Cox的计数过程回归模型：大样本研究，Ann Stat，101100-1120（1982）·Zbl 0526.62026号 ·doi:10.1214/操作系统/1176345976 [4] O.Bouaziz。；Geffray，S。；Lopez，O.，《利用单指标模型对复发事件过程进行半参数推断》，《统计学》，49，361-385（2015）·Zbl 1382.62051号 ·doi:10.1080/02331888.2014.929134 [5] O.Bouaziz。；Lopez，O.，《删失单指数回归模型中的条件密度估计》，Bernoulli，16，514-542（2010）·Zbl 1323.62095号 ·doi:10.3150/09-BEJ221 [6] AA布莱德利；施瓦茨，SS；Hashino，T.，brier分数和brier技能分数的抽样不确定性和置信区间，天气预报，23992-1006（2008）·doi:10.1175/2007WAF2007049.1 [7] 厨师，RJ；Lawless，J.，《复发事件的统计分析》（2007），美国纽约：Springer Science&Business Media，美国纽约·兹比尔1159.62061 [8] 厨师，RJ；Lawless，JF，复发事件和终止事件的边际分析，Stat Med，16911-924（1997）·doi:10.1002/（SICI）1097-0258（19970430）16:8<911:：AID-SIM544>3.0.CO；2-I型 [9] Cox，DR，回归模型和生命表，J R Stat Soc Ser B（Methodol），34187-202（1972） [10] Dabrowska，DM，核条件Kaplan-Meier估计的一致一致性，Ann Stat，171157-1167（1989）·Zbl 0687.62035号 ·doi:10.1214/aos/1176347261 [11] Gerds，TA；卡坦，MW；舒马赫，M。；Yu，C.，使用协变量相关删失估计生存预测模型的时间相关一致性指数，Stat Med，322173-2184（2013）·数字对象标识代码：10.1002/sim.5681 [12] Gerds，TA；Schumacher，M.，对具有右偏事件时间的一般生存模型中预期brier分数的一致估计，Biom J，481029-1040（2006）·Zbl 1442.62376号 ·doi:10.1002/bimj.200610301 [13] Ghosh，D。；Lin，D.，在依赖性审查的情况下重复事件数据的半参数分析，生物统计学，59877-885（2003）·Zbl 1274.62671号 ·doi:10.1111/j.0006-341X.2003.00102.x [14] Ghosh，D。；Lin，DY，复发和终末事件的边际回归模型，Stat Sin，12663-688（2002）·Zbl 1005.62084号 [15] 格拉夫，E。；Schmoor，C。；Sauerbrei，W。；Schumacher，M.，生存数据预测分类方案的评估和比较，Stat Med，18，2529-2545（1999）·doi:10.1002/（SICI）1097-0258（19990915/30）18:17/18<2529:：AID-SIM274>3.0.CO；2-5 [16] 小FE Harrell；Lee，KL；Mark，DB，《多变量预测模型：开发模型、评估假设和充分性以及测量和减少误差方面的问题》，《统计医学》，第15期，第361-387页（1996年）·doi:10.1002/（SICI）1097-0258（19960229）15:4<361:：AID-SIM168>3.0.CO；2-4 [17] Heagerty，PJ；Zheng，Y.，生存模型预测准确性和ROC曲线，生物统计学，61，92-105（2005）·Zbl 1077.62077号 ·doi:10.1111/j.0006-341X.2005.030814.x [18] Hougaard，P。；Hougaard，P.，《多变量生存数据分析》（2000年），柏林：施普林格出版社，柏林·兹比尔0962.62096 ·doi:10.1007/978-1-4612-1304-8 [19] Ishwaran，H。；乌兰巴托州科加卢；爱荷华州黑石集团；Lauer，MS，《随机生存森林》，Ann Appl Stat，2841-860（2008）·Zbl 1149.62331号 ·doi:10.1214/08-AOAS169 [20] Kalbfleisch，法学博士；Prentice，RL，故障时间数据的统计分析（2002年），霍博肯：Wiley Interscience（John Wiley&Sons），霍博肯·Zbl 1012.62104号 ·doi:10.1002/9781118032985 [21] Lin，D。；Wei，L。；Ying，Z.，计数过程的加速失效时间模型，Biometrika，85，605-618（1998）·Zbl 0947.62069号 ·doi:10.1093/biomet/85.3.605 [22] Lin，DY；Wei，L-J；杨，I。；Ying，Z.，复发事件平均值和比率函数的半参数回归，J R Stat Soc Ser B（Stat Methodol），62711-730（2000）·Zbl 1074.62510号 ·doi:10.1111/1467-9868.00259 [23] 刘，L。；弗吉尼亚州沃尔夫；Huang，X.，复发事件和终末事件的共享脆弱性模型，生物统计学，60747-756（2004）·Zbl 1274.62827号 ·doi:10.1111/j.0006-341X.2004.00225.x [24] 普伦蒂斯，RL；威廉姆斯，印度人民党；Peterson，AV，关于多变量失效时间数据的回归分析，Biometrika，68，373-379（1981）·Zbl 0465.62100号 ·doi:10.1093/biomet/68.2.373 [25] 伦杜，V。；马图林·佩利西耶，S。；贾明·加达，H。；布鲁斯，V。；Soubeyran，P.，使用最大惩罚似然估计的复发事件和死亡的联合脆弱性模型：在癌症事件中的应用，生物统计学，8708-721（2007）·Zbl 1267.62110号 ·doi:10.1093/biostatistics/kxl043 [26] Scheike，TH，作为计数过程速率函数的可加非参数和半参数Aalen模型，《寿命数据分析》，8247-262（2002）·Zbl 1116.62410号 ·doi:10.1023/A:1015849821021 [27] 肖普，R。；舒马赫，M。；Graf，E.，具有纵向协变量的生存数据预测误差的测量，Biom J，53275-293（2011）·Zbl 1209.62329号 ·doi:10.1002/bimj.201000145 [28] 施罗德，J。；O.Bouaziz。；阿涅尔，BR；Martinussen，T。；马德森，PL；李，D。；美国迪克森，《复发事件生存分析预测阵发性和持续性心房颤动患者未来住院风险》，《公共科学图书馆·综合》，14，e0217983（2019）·doi:10.1371/journal.pone.0217983 [29] 斯泰尔伯格，EW；维克斯，AJ；库克，NR；Gerds，T。；戈恩，M。；Obuchowski，N。；Pencina，MJ；Kattan，MW，《评估预测模型的性能：一些传统和新措施的框架》，《流行病学》（马萨诸塞州剑桥），21，128（2010）·doi:10.1097/EDE.0b013e3181c30fb2 [30] Van Oirbeek，R。；Lesaffre，E.，《利用brier评分探索脆弱生存模型的聚类效应》，Commun Stat-Simul Compute，45，3294-3306（2016）·Zbl 1403.62216号 ·doi:10.1080/036109182014.936464 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。