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格雷戈里·努尔；亚历山大·列斐伏尔；奥利维尔·博阿齐兹

在存在竞争风险的情况下，根据遗传病家族史计算个人风险。 （英语） Zbl 1398.92126号

计算。数学。方法医学。 2017年，文章ID 9193630，14 p.（2017）.
摘要：当考虑发病年龄可变的遗传病（例如家族性淀粉样神经病变、癌症）时，基于家族史计算疾病的个体风险对于临床医生和患者来说都是至关重要的。这种风险的计算非常具有挑战性，因为（左（右））感兴趣个体的基因型（X）通常未知，（左（2））后验分布（mathbb{P}左（X\mid\mathrm{FH}，T>T右）随（T）变化（T是目标个体的发病年龄），和（左（3）\)死亡风险不容忽视。在这项工作中，我们使用贝叶斯网络（Bayesian network）对这个问题进行建模，该网络混合了（以右为中心）生存结果，其中风险率仅取决于每个个体的基因型。我们解释了如何使用信念传播来获得给定FH的基因型后验分布，以及如何获得任何FH的时间相关后验风险率血统中的个体。最后，我们使用这个后验风险率来计算个体风险，无论是否存在竞争性死亡风险。我们的方法使用Claus Easton乳腺癌模型进行了说明。竞争性死亡风险来自法国国家登记。

MSC公司：

92 C50 医疗应用（一般）
第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：

个人风险；家族史；遗传病；竞争性风险

软件：

Pedcheck（跟踪检查）；门德尔；博阿迪西亚
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{G.Nuel}等人，计算。数学。方法Med.2017，文章ID 9193630，14页（2017；Zbl 1398.92126）
全文： 内政部 arXiv公司

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