RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Записки научных семинаров ПОМИ // Архив

Зап. научн. сем. ПОМИ, 2006, том 339, страницы 78–101 (Mi znsl159)

Flexible Regression Models for Carcinogenesis Studies

[Гибкие регрессионные модели для анализа онкологических данных]

M. Nikulina, Hong-Dar Isaac Wub

a Université Victor Segalen Bordeaux 2
b China Medical University

Аннотация: Динамические или гибкие регрессионные модели используются все чаще и чаще при статистическом анализе данных онкологических заболеваний чтобы выяснить влияние поясняющих переменных, зависящих от времени, на распределение вероятностей времени выживания. Наряду с классическими моделями, такими как модель Кокса, модель линейных преобразований, модель хрупкости, и т.д. в статье излагаются так называемые гибкие регрессионные модели, которые хорошо адаптированы к изучению эффекта пересечения функций выживания, который часто встречается в клинических испытаниях. Классический пример дают данные, касающиеся эффектов влияния химиотерапии и химиотерапии$+$радиотерапии на продолжительность выживыния больных раком желудка; см. Stablein and Koutrouvelis (1985), Kleinbaum (1996), Klei and Moeschberger (1997), Wu, Hsieh and Chen (2002), Bagdonavicius, Hafdi and Nikulin (2004), и т.д. В данной работе мы рассматриваем примеры иллюстрирующие возможности применения модели Ксая, Hsieh (2001), и модели с одним пересечением (SCE), предложенной Багдонавичюсом и Никулиным (2005), которые подходят для обработки данных с одной точкой пересечения функций выживания. Проводится сравнение двух предложенных моделей. Библ. – 40 назв.

УДК: 519.21

Поступило: 01.12.2006

Язык публикации: английский


 Англоязычная версия: Journal of Mathematical Sciences (New York), 2007, 145:2, 4880–4893

Реферативные базы данных:


© МИАН, 2024