Multi-arm multi-stage (MAMS) trials have gained popularity, due to their improved efficiency in evaluating multiple treatments. A traditional MAMS trial often decreases the expected sample size of the trial compared with just running a multi-arm approach, but with the drawback of an increase in maximum sample size. For academic led trials, this poses a particular challenge, as funding is typically based on the maximum required sample size. To address this, drop-the-loser designs were introduced, where a fixed number of treatments are dropped at each interim stage, thereby reducing the maximum
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
INTRODUCTION: Connected-vehicle trajectories provide large-scale data for proactive, network-wide safety management, yet guidance on transforming these dense data streams into actionable indicators remains limited. This study presents a reproducible framework that extracts three surrogate safety measures (SSMs): critical deceleration rate to avoid a crash (DRAC), time-to-collision (TTC), and post-encroachment time (PET), from 54.8 million second-by-second trajectory points, mapped to 139 signalized intersections in Tucson, Arizona. Critical SSM counts were linked to five years of police-report
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
The identification of patient subgroups with comparable event-risk dynamics plays a key role in supporting informed decision-making in clinical research. In such settings, it is important to account for the inherent dependence that arises when individuals are nested within higher-level units, such as hospitals. Existing survival models account for group-level heterogeneity through frailty terms but do not uncover latent patient subgroups, while most clustering methods ignore hierarchical structure and are not estimated jointly with survival outcomes. In this work, we introduce a new framework
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Modeling of medical interventions, such as preventive surgeries, on a survival outcome necessitates an accurate and flexible representation of the time-dependent effect of the intervention. We propose using B-splines to model the time-dependent effect of a binary time-dependent covariate on a survival outcome in the presence of correlated competing risks. The proposed B-splines can also help choose the best functional form for the time-dependent effect. Our simulation studies demonstrate that the proposed competing risks model with B-splines performs well in estimating the time-dependent effec
СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Gene expression is a primary modality being studied to differentiate between biological cells. Contemporary single-cell studies simultaneously measure genome-wide transcription levels for thousands of individual cells in a single experiment. While the characterization of cell population differences has often occurred through differential gene expression analysis, tiny effect sizes become statistically significant when thousands of cells are available for each population, compromising biological interpretation. Moreover, these large studies have spurred the development of methods to infer gene
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Sample size re-estimation based on interim data has become an increasingly important component of adaptive clinical trial designs. Many novel anti-cancer therapies under development demonstrate enhanced efficacy in biomarker-defined subpopulations rather than the overall population. To address the inherent uncertainty in the predictive value of biomarkers, biomarker-based adaptive designs have gained considerable interest. Given the complexity of these designs, it is critical to evaluate whether existing sample size re-estimation methods maintain adequate control of the overall Type I error ra
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Safety evaluation is an essential component of clinical trials. To protect study participants, these studies often implement safety stopping rules that will halt the trial if an excessive number of toxicity events occur. Existing safety monitoring methods usually treat these events as binary outcomes. A strategy that instead handles these as time-to-event (TITE) endpoints can offer higher power and a reduced time to signal of excess risk, but must manage additional complexities including censoring and competing risks. We propose the TITE-safety approach for safety monitoring, which incorporate
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Clinical time series data from electronic health records and medical registries offer unprecedented opportunities to understand patient trajectories and inform medical decision-making. However, leveraging such data presents significant challenges due to irregular sampling, complex latent physiology, and inherent uncertainties in both measurements and disease progression. To address these challenges, we propose a generative modeling framework based on latent neural stochastic differential equations (SDEs) that views clinical time series as discrete-time partial observations of an underlying con
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Time-varying confounding complicates the causal survival analysis for longitudinal data. Traditional survival models that adjust for time-dependent covariates fail to estimate the intervention causal effect unbiasedly. The Structural Nested Accelerated Failure Time Model (SNAFTM) can address this challenge effectively. This model estimates the intervention causal effect as the acceleration factor of the survival time while controlling for the time-varying confounders. However, the SNAFTM model usually relies on the G-estimation, which lacks power and suffers from computational burden, especial
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Modeling repeated measures of arterial occlusive diseases, such as peripheral artery disease (PAD), using data with mixed-type outcomes poses unique challenges due to complex dependency structures and diverse distributional assumptions. This study proposes a comprehensive Bayesian hierarchical modeling framework for the simultaneous analysis of binary and continuous outcomes observed repeatedly within individuals. We focus on the methodological comparison of three major Markov Chain Monte Carlo (MCMC) Bayesian computational methods-Metropolis-Hastings, Gibbs sampling, and Hamiltonian Monte Car
СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Counts in epidemiology often deviate from equidispersion and exhibit spatial, temporal, and nonlinear structure that the Poisson model cannot accommodate. We introduce a gamma-count structured additive regression model that strategically integrates penalized complexity priors in two critical aspects: (i) a principled penalized complexity prior on the dispersion parameter of the gamma-count distribution, which naturally shrinks toward the base Poisson model when the data support equidispersion, and (ii) scale-dependent penalized complexity hyperpriors on the smoothing variances for nonlinear, s
СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: The course of heart disease involves multiple endpoints, and how to characterize this course needs investigation. Multi-state models are commonly used to model the disease course, estimating state occupation probabilities (survival risks) in each state over time. These transition parameters are state- and time-specific, which makes the model difficult to use for characterization of the entire course and for comparative effectiveness of exposures. METHODS: A Discrete-time Split-state Framework has been proposed, which splits disease states into substates conditioned on past disease
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Survival analysis has seen in recent times more of joint modelling of longitudinal and survival data using approximate hierarchical Bayesian method. This study modelled jointly multivariate and cure proportion with spatial variation using latent Gaussian models (LGMs). Spline specification was used to capture nonlinear trajectories of the multivariate longitudinal biomarkers in the LGM paradigm. Spatial dependence was assumed for neighbouring locations with an improper multivariate conditionally autoregressive prior on the spatial random effects, while inverse-Wishart prior was assumed for the
СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Traditional measures of vaccine efficacy (VE) are inherently asymmetric, constrained above by 1 but unbounded below. As a result, VE estimates and corresponding confidence intervals (CIs) can extend far below zero, making interpretation difficult and potentially obscuring whether the apparent effect reflects true harm or simply statistical uncertainty. The proposed symmetric vaccine efficacy (SVE) is a bounded and interpretable alternative to VE that maintains desirable statistical properties while resolving these asymmetries. SVE is defined as a symmetric transformation of infection risks, wi
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND AND OBJECTIVE: Standard planes (SPs) acquisition is a fundamental yet crucial step in routine ultrasound (US) examinations. Compared to the 2D US, 3D US offers the advantage of capturing multiple SPs in a single scan, and visualizing particular SPs (e.g., the coronal plane of the uterus). However, SPs localization in 3D US is challenging due to the vast 3D search space, anatomical variability, and poor image quality.
METHODS: In this study, we present a probabilistic method based on the conditional denoising diffusion model for SPs localization in 3D US. Specifically, we construct
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Patients affected by neurological disorders usually present substantial heterogeneity in multi-domain biomarkers and clinical measures. This heterogeneity arises from differences in disease stage, unique characteristics, and membership in distinct latent subtypes. Exploring such complex heterogeneity and identifying disease progression-related markers is crucial for early diagnosis and developing timely and targeted interventions. This paper proposes a mixture exponential family trajectory model to integrate markers from multiple modalities to learn the disease progression. We incorporate cont
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
SARS-CoV-2-infected individuals have reported a diverse collection of persistent and often debilitating symptoms commonly referred to as long COVID or post-acute sequelae of SARS-CoV-2 (PASC). Identifying PASC and its subphenotypes is challenging because available data are "negative-unlabeled" as uninfected individuals must be PASC negative, but those with prior infection have unknown PASC status. Moreover, feature selection among many potentially informative characteristics can facilitate reaching a concise and easily interpretable PASC definition. Therefore, to characterize PASC and the spec
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: Our research focuses on local-level estimation of the effective reproductive number, which describes the transmissibility of an infectious disease and represents the average number of individuals one infectious person infects at a given time. The ability to accurately estimate the infectious disease reproductive number in geographically granular regions is critical for disaster planning and resource allocation. However, not all regions have sufficient infectious disease outcome data; this lack of data presents a significant challenge for accurate estimation.
METHODS: To overcome t
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: In adaptive cancer radiotherapy, treatment plans were periodically re-optimised according to anatomical variations, with the goal of maintaining or improving clinical outcomes. This required high-quality in-room imaging for daily monitoring, tumour/organ segmentation and dose evaluation. However, in-room cone-beam computed tomography (CBCT) images suffered from inaccurate Hounsfield Unit (HU) values and poor image quality due to higher artifact presence and lower signal-to-noise ratio. While CBCT-to-CT generation models have shown promising results, many conventional networks requi
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Many public health interventions are conducted in settings where individuals are connected and the intervention assigned to some individuals may spill over to other individuals. In these settings, we can assess: (a) the individual effect on the treated, (b) the spillover effect on untreated individuals through an indirect exposure to the intervention, and (c) the overall effect on the whole population. Here, we consider an egocentric network-based randomized design in which a set of index participants is recruited and randomly assigned to treatment, while data are also collected on their untre
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
MedElevator
Войти в исследования