We investigate efficient estimation strategies for partially linear transformation models with time-dependent covariates under interval censoring. The unknown monotone function is approximated using a monotone B-spline basis to enable flexible semiparametric modeling, and we develop a computationally efficient nested hybrid EM algorithm that integrates Newton's method with isotonic regression. To support large-sample inference, we propose a straightforward variance-covariance estimation procedure for the regression parameters and introduce a score test to assess the adequacy of the proportiona
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.
We focus on situations in which we must decide on what time to take an action. The action is not in question it is the time of action. We call these "time for action decisions," a prototypical example being deciding when to leave on a journey. We point out that during this type of decision process, the decision-maker recognizes two groups of forces acting on him: one that pushes him to act now and other that pushes him act later. We note that the strength of these forces depends on the information available about various uncertainties associated with the situation. It also strongly depends upo
Сравнительное исследованиеОценочное исследованиеСтатьяПоиск 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.
This paper considers the problem of extending the classical moving average models to time series with conditional distributions given by generalized linear models. These models have the advantage of easy construction and estimation. Statistical modelling techniques are also proposed. Some simulation results and an illustrative example are reported to illustrate the methodology. The models will have potential applications in longitudinal data analysis.
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.
OBJECTIVE: We present three robust, validated and statistically significant quantitative structure-activity relationship (QSAR) models, which deal with the calculated molecular descriptors and experimental inhibition constant (Ki) of 42 coumarin and sulfocoumarin derivatives measured against CA I and II isoforms.
METHODS: The compounds were subjected to DFT calculations in order to obtain quantum chemical molecular descriptors. Multiple linear regression algorithms were applied to construct QSAR models. Separation of the compounds into training and test sets was accomplished using Kennard-Sto
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.
This paper proposes a modular architecture for articulatory synthesis from a gestural specification comprising relatively simple models for the vocal tract, the glottis, aero-acoustics, and articulatory control. The vocal tract module combines a midsagittal statistical analysis articulatory model, derived by factor analysis of air-tissue boundaries in real-time magnetic resonance imaging data, with an αβ model for converting midsagittal section to area function specifications. The aero-acoustics and glottis models were based on a software implementation of classic work by Maeda. The articulato
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка правительства СШАПоиск 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.
Statistical models are an alternative to numerical models for reconstructing storm surges at a low computational cost. These models directly link surges to metocean variables, i.e., predictors such as atmospheric pressure, wind and waves. Such reconstructions usually underestimate extreme surges. Here, we explore how to reduce biases on extremes using two methods-multiple linear regressions and neural networks-for surge reconstructions. Models with different configurations are tested at 14 long-term tide gauges in the North-East Atlantic. We found that (1) using the wind stress rather than the
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.
Interpersonal risk and resilience factors are prominent in current conceptual models of suicide. A growing body of empirical evidence links suicidal thoughts and behaviors to a range of interpersonal phenomenon adding further support to the value of this line of inquiry. At present, research on interpersonal phenomenon focuses on assessing individuals' perceptions of interpersonal phenomenon, such as appraisals of burdensomeness, experienced loneliness, and thwarted belongingness. As this line of research continues to develop, we argue that it would be valuable to consider incorporating concep
СтатьяПолный текст не найденПеревод 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 CONTEXT: Surgical site infections (SSIs) are a significant complication following spinal surgery. These infections contribute to increased morbidity, prolonged hospital stays, and substantial healthcare costs. Traditional statistical models have been widely used to predict SSI risk, but artificial intelligence (AI) and its machine learning (ML) methods have also been used for SSI prediction.
PURPOSE: This systematic review aims to evaluate the predictive accuracy of AI models versus traditional statistical models in assessing SSI risk following spinal surgery.
STUDY DESIGN/SETTING
СтатьяСистематический обзорПолный 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.
Recently, the joint analysis of longitudinal and survival data has been an active research area. Most joint models focus on survival data with only one type of failure. The research on joint modeling of longitudinal and competing risks survival data is sparse. Even so, many joint models for this type of data assume parametric function forms for both longitudinal and survival sub-models, thus limits their use. Further, the common data features that are usually observed in practice, such as asymmetric distribution and missingness in response, measurement errors in covariate, need to be taken int
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.
OBJECTIVE: Colorectal cancer is the second most common cause of cancer death in Europe and North America. Alarm features are used to prioritize access to urgent investigation, but there is little information concerning their utility in the diagnosis of colorectal cancer.
METHODS: A systematic review and meta-analysis of the published literature was carried out to assess the diagnostic accuracy of alarm features in predicting colorectal cancer. Primary or secondary care-based studies in unselected cohorts of adult patients with lower gastrointestinal symptoms were identified by searching MEDLI
СтатьяМетаанализСистематический обзорПоиск 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.
Physiologically based pharmacokinetic (PBPK) models are used in mode-of-action based risk and safety assessments to estimate internal dosimetry in animals and humans. When used in risk assessment, these models can provide a basis for extrapolating between species, doses, and exposure routes or for justifying nondefault values for uncertainty factors. Characterization of uncertainty and variability is increasingly recognized as important for risk assessment; this represents a continuing challenge for both PBPK modelers and users. Current practices show significant progress in specifying determi
СтатьяResearch Support, N.I.H., IntramuralПоддержка 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.
BACKGROUND: As the prognosis of gastric cancer has improved, the exploration of prognostic factors has become increasingly important. This study aimed to identify prognostic factors of gastric cancer using machine learning and statistical methods and to compare the effectiveness of different methodologies in identifying prognostic factors. METHODS: We conducted a retrospective cohort study of cancer research data from survivors of gastric cancer in Korea. Patients were followed up from the date of curative treatment of gastric cancer to the date of recurrence, cancer-specific death, or censori
СтатьяПолный текст не найденПеревод 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.
This study involved 30 children with Autism Spectrum Disorder (ASD) aged 7-10 years and 31 typically developing (TD) children who were matched for age and IQ. The participants' performance on visual and auditory statistical learning tasks within a segmentation paradigm was assessed. Generalised linear mixed models (GLMMs) and linear mixed models (LMMs) were used to analyse response accuracy and reaction times, respectively. The aim was to explore the characteristics of statistical learning in children with ASD. The results showed that the children with ASD failed to perform above chance level
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.
This study aimed to evaluate the performance of traditional-deep learning combination model based on Doppler ultrasound for diagnosing malignant complex cystic and solid breast nodules. A conventional statistical prediction model based on the ultrasound features and basic clinical information was established. A deep learning prediction model was used to train the training group images and derive the deep learning prediction model. The two models were validated, and their accuracy rates were compared using the data and images of the test group, respectively. A logistic regression method was use
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск 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.
Spatio-temporal modelling of the distributions of the leishmaniases and their sandfly vectors is reviewed in relation to climate change. Many leishmaniases are rural zoonoses, and so there is a foundation of descriptive ecology and qualitative risk assessment. Dogs are widespread reservoir hosts of veterinary importance. Recent statistical modelling has not always produced novel general conclusions, exemplifying the difficulty of applying models outside the original geographical region. Case studies are given for transmission cycles involving both cutaneous and visceral leishmaniasis in the Ol
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАОбзорПоиск 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.
This article reviews statistical issues that arise in temporal data, particularly with respect to daily experience data. Issues related to nonindependence of observations, the nature of data structures, and claims of causality are considered. Through the analysis of data from a single subject, we illustrate concomitant time-series analysis, a general method of examining relationships between two or more series having 50 or more observations. We also discuss detection of and remedies for the problems of trend, cycles, and serial dependency that frequently plague temporal data, and present metho
СтатьяПоддержка службы здравоохранения СШАОбзорПоиск 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.
Risk prediction models are used to predict a clinical outcome for patients using a set of predictors. We focus on predicting low-dimensional binary outcomes typically arising in epidemiology, health services and public health research where logistic regression is commonly used. When the number of events is small compared with the number of regression coefficients, model overfitting can be a serious problem. An overfitted model tends to demonstrate poor predictive accuracy when applied to new data. We review frequentist and Bayesian shrinkage methods that may alleviate overfitting by shrinking
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАОбзорПоиск 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.
Neuroscientists' efforts to better understand the underlying processes of human consciousness are growing in a variety of multidisciplinary approaches. Relevant within these are the studies aimed at exploring the physiological substratum of the propagation and reduction of cerebral-namely, corticocortical-communication flows. However, the preferential direction of the information flow between brain hemispheres is as yet largely unknown. It is the aim of the present research to study the communication flows between brain hemispheres, their directionality, and their regional variations across wa
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.
This study reports on the novel use of a portable system to measure gait cycle parameters. Measurements were made by a triaxial accelerometer over the lower trunk during timed walking over a range of self-administered speeds. Signals from each trial were transformed to a horizontal-vertical coordinate system and analyzed by an unbiased autocorrelation procedure to obtain cadence, step length, and measures of gait regularity and symmetry. By curvilinear interpolation, speed-dependent gait parameters could be compared at a normalized speed. It was demonstrated that analysis of gait cycle paramet
Оценочное исследованиеСтатьяПоиск 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.
There are several user-written programs for performing meta-analysis in Stata (Stata Statistical Software: College Station, TX: Stata Corp LP). These include metan, metareg, mvmeta, and glst. However, there are several cases for which these programs do not suffice. For instance, there is no software for performing univariate meta-analysis with correlated estimates, for multilevel or hierarchical meta-analysis, or for meta-analysis of longitudinal data. In this work, we show with practical applications that many disparate models, including but not limited to the ones mentioned earlier, can be f
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.
MedElevator
Войти в исследования