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使用脆弱性模型验证预测指标。 (英语) Zbl 1302.62233号

摘要:当提出新的预后指标时,一个主要问题是其在日常临床实践中的通用性。因此需要进行验证。大多数验证技术评估预后指数在新样本患者分类中获得的“平均”结果是否与构建集中获得的结果相似。我们介绍了一个预后指数通用性的新的重要方面:不同中心的预后指数风险组危险比的异质性。如果各中心之间存在显著差异,则预测指数在一些中心可能没有区分能力。为了对这种异质性进行建模,我们使用了一个脆弱性模型,该模型包括随机中心效应和按中心交互的随机预测指数。统计推断基于贝叶斯方法,使用拉普拉斯近似来计算随机效应方差的边际后验分布。我们研究了不同的方法来总结这种边缘后验分布的可用信息。我们的方法被应用于一个真实的膀胱癌数据库,我们展示了如何调查和解释不同中心的预后指数影响的异质性。

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62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用;元分析
62纳米05 可靠性和寿命测试
62E17型 统计分布的近似值(非共鸣)
92 C50 医疗应用(一般)

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全文: 内政部

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