机译:使用机器学习一般回归和Cox比例风险回归来预测乳腺癌患者的治疗效果
机译:统计假设检验:将患者特征与事件状况相关联:kaplan-meier曲线,风险比和cox比例风险回归。
机译:Cox比例危险回归与痴呆预测中的深度学习算法:基于定期健康检查的分析
机译:新颖危险因素和标记的预测准确性:COX比例危害回归模型不同性能措施敏感性的仿真研究
机译:乳腺癌患者手术后的生存:多层感知器和Cox比例风险模型的详细评估
机译:学习准确的回归指标,以预测单个癌症患者的生存时间。
机译:基于集合的Cox比例风险回归框架可预测转移性去势抵抗性前列腺癌(mCRPC)患者的生存
机译:项目A:癌症患者疼痛管理教育策略的评估。项目B比较Cox回归模型(非间隔删失的比例危害模型)和间隔删失的比例危害模型之间的危害比