×
于斌冰；蒂瓦里，拉姆·C。

基于人群的癌症相对生存数据的空间脆弱性混合治疗模型的贝叶斯方法。 （英语。法语摘要） Zbl 1236.62157号

可以。J.统计。 40，第1号，40-54（2012）.
小结：随着癌症治疗的进展，如果早期诊断，一定数量的癌症是可以治愈的。在以人群为基础的癌症生存研究中，当癌症患者的死亡率恢复到普通无癌人群的预期水平时，就可以进行治愈。癌症患者和卫生政策制定者都对治愈率的估计感兴趣。混合治疗模型已被广泛应用，因为该模型易于解释，将患者分为两组。通常假设参数模型用于未治愈患者的潜在分布。混合固化模型中固化分数的估计可能对潜在分布的指定错误敏感。
我们提出了一种基于人群的癌症生存数据的混合治愈模型的贝叶斯方法，该方法可以扩展到县级癌症生存数据。我们使用对数正态分布、对数logistic分布和Weibull分布联合的有限混合，而不是通过固定参数分布来建模潜在分布。使用马尔可夫链蒙特卡罗方法估计参数。仿真研究表明，使用有限混合潜在分布的贝叶斯方法提供了参数估计的稳健推断。将提出的贝叶斯方法应用于监测、流行病学和最终结果（SEER）计划中结肠癌患者的相对生存数据，以估计治愈率。

引用于2文件

MSC公司：

62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析
2015年1月62日 贝叶斯推断
92 C50 医疗应用（通用）
62号02 生存分析和删失数据中的估计
65立方厘米 马尔可夫链的数值分析或方法
65C60个 统计中的计算问题（MSC2010）

关键词：

结肠癌；固化分数；有限混合模型；随机效应；相对存活率；SEER公司

软件：

PSPMCM公司；WinBUGS公司；SAS公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{B.Yu}和\textit{R.C.Tiwari}，加拿大。J.Stat.40，No.1，40--54（2012；Zbl 1236.62157）
全文： 内政部

参考文献：

[1] Atienza，有限混合分布可识别性的新条件，Metrika 63 pp 215–（2005）·Zbl 1095.62016号 ·文件编号：10.1007/s00184-005-0013-z
[2] Atienza，混合分布在住院时间建模中的应用，《医学统计学》27页1403–（2008）·doi:10.1002/sim.3029
[3] Banerjee，半参数时空脆弱性建模，环境计量学14，第523页–（2003）·doi:10.1002/env.613
[4] Banerjee，间隔相关复发时间数据的参数化空间治愈率模型，《生物统计学》60，第268页–（2004）·Zbl 1130.62367号 ·文件编号：10.1111/j.0006-341X.2004.00032.x
[5] Banerjee，空间相关生存数据的脆弱建模及其在明尼苏达州婴儿死亡率中的应用，生物统计学4第123页–（2003）·Zbl 1142.62420号 ·doi:10.1093/biostatistics/4.1.123
[6] Begg，癌症治疗后死亡的归因，《国家癌症研究所杂志》94（14），第1044页–（2002）·doi:10.1093/jnci/94.14.1044
[7] Bejan-Angoulvant，结肠癌相对生存趋势中的危险回归模型和治愈率模型：他们讲的是同一个故事吗？，《欧洲流行病学杂志》23页251页–（2008年）·doi:10.1007/s10654-008-9226-6
[8] 伯克森，癌症患者治疗后的生存曲线，《美国统计协会杂志》47页501–（1952）·doi:10.2307/2281318
[9] 贝萨格，贝叶斯图像恢复，在空间统计中的两个应用，《统计数学研究所年鉴》43第1页–（1991）·Zbl 0760.62029号 ·doi:10.1007/BF00116466
[10] Boag，癌症治疗治愈患者比例的最大似然估计，《皇家统计学会杂志》，B系列11第15页–（1949）·Zbl 0034.08001号
[11] Congdon，《空间变化回归系数的贝叶斯建模策略：多重结果的多元视角》，《计算统计与数据分析》51（5），第2586页–（2007）·Zbl 1161.62336号 ·doi:10.1016/j.csda.2006.01.004
[12] Cooner，用治愈分数模拟地理参考生存数据，《医学研究统计方法》15（4），第307页–（2006）·Zbl 1122.62342号 ·doi:10.1191/0962280206sm453oa
[13] Corbière，参数和半参数混合治疗模型的SAS宏，生物医学计算机方法和程序85（2），第173页–（2007）·Zbl 05462267号 ·doi:10.1016/j.cmpb.2006.10.008
[14] Cutler，并发疾病导致死亡的长期存活率调整，《慢性病杂志》22（6-7），第485页–（1969）·doi:10.1016/0021-9681（69）90010-1
[15] De Angelis，癌症生存分析的混合模型：对具有协变量的基于人群的数据的应用，《医学统计学》第18（4）页441–（1999）·doi:10.1002/（SICI）1097-0258（19990228）18:4<441:：AID-SIM23>3.0.CO；2个月
[16] Dickman，相对生存率回归模型，《医学统计学》23（1），第51页–（2004）·doi:10.1002/sim.1597
[17] Ederer，相对生存率：统计方法，国家癌症研究所专题论文6第101页–（1961年）·Zbl 0097.14304号
[18] Gamerman，《空间变量回归模型：规范与模拟》，计算统计与数据分析42（3），第513页–（2003）·Zbl 1429.62428号 ·doi:10.1016/S0167-9473（02）00211-6
[19] Gelman，使用多序列从替代模拟中推断，《统计科学》第7卷第457页–（1992年）·Zbl 1386.65060号 ·doi:10.1214/ss/117701136
[20] Komarek，相关删失数据的Bayesian加速失效时间模型，正态混合作为误差分布，《统计》，中国科学院17卷，第549页–（2007年）
[21] Lambert，《使用有限混合模型估计基于人群的癌症研究中的治愈率》，英国皇家统计学会杂志。C辑：应用统计学59（1）第35页–（2010年）·文件编号：10.1111/j.1467-9876.2009.00677.x
[22] Lambert，基于人群的癌症生存分析中治愈率的估计和建模，生物统计学8（3），第576页–（2007）·Zbl 1121.62096号 ·doi:10.1093/biostatistics/kxl030
[23] Lu，具有固化分数的加速失效时间模型的有效估计，《统计》，20页，661–（2010）·Zbl 1187.62069号
[24] Lu，关于半参数变换治疗模型，Biometrika 91 pp 331–（2004）·Zbl 1079.62115号 ·doi:10.1093/biomet/91.2.331
[25] Lunn，WinBUGS-A Bayesian建模框架：概念、结构和可扩展性，《统计与计算》10 pp 325–（2000）·doi:10.1023/A:1008929526011
[26] Lunn，The BUGS project:Evolution，critical and future directions（with discussion），《医学统计学》28页3049–（2009）·doi:10.1002/sim.3680
[27] Mardia，多维多元高斯马尔可夫随机场及其在图像处理中的应用，《多元分析杂志》24页265–（1988）·Zbl 0637.60065号 ·doi:10.1016/0047-259X（88）90040-1
[28] Mariotto，美国儿童癌症长期幸存者，《癌症流行病学生物标记与预防》18（4），第1033页–（2009年）·doi:10.1158/1055-9965.EPI-08-0988
[29] 彭，治愈率估计的非参数混合模型，《生物统计学》56（1）第237页–（2000）·Zbl 1060.62651号 ·doi:10.1111/j.0006-341X.2000.00237.x
[30] 彭，治愈率估计的广义F混合模型，《医学统计学》17，第813页–（1998）·doi:10.1002/（SICI）1097-0258（19980430）17:8＜813:：AID-SIM775＞3.0.CO；2-#
[31] Simonetti，《估计儿童癌症的完全患病率》，《医学统计》27（7），第990页–（2008）·数字对象标识代码：10.1002/sim.3010
[32] Sy，Cox比例风险治愈模型中的估计，《生物统计学》56，第227页–（2000）·Zbl 1060.62670号 ·doi:10.1111/j.0006-341X.2000.00227.x
[33] Walker，贝叶斯半参数加速失效时间模型，《生物统计学》55页477–（1999）·Zbl 1059.62531号 ·doi:10.1111/j.0006-341X.1999.00477.x
[34] Yu，根据分组生存数据的混合物治愈模型估计治愈率，《医学统计学》23（11），第1733页–（2004）·数字对象标识代码：10.1002/sim.1774
[35] 张，半参数加速失效时间混合物治愈模型的新估计方法，《医学统计学》26（16），第3157页–（2007）·doi:10.1002/sim.2748
[36] 张，加速危险混合物治愈模型，寿命数据分析15（4），第455页–（2009）·Zbl 1322.62326号 ·doi:10.1007/s10985-009-9126-4
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。