机译:评估生物标志物的重要性:半竞争风险的纵向和生存数据的贝叶斯联合建模方法
Pfizer Inc Groton CT 06340 USA;
Univ Connecticut Dept Stat Storrs CT 06269 USA;
Everest Med Shanghai Peoples R China;
Vanderbilt Univ Dept Biostat 221 Kirkland Hall Nashville TN 37235 USA;
cure rate model; DIC decomposition; Markov chain Monte Carlo; Patient-reported outcome; shared parameter model; time-varying covariates;
机译:通过从纵向风险数据和竞争风险数据的联合模型得出的得分测试来鉴定纵向生物标志物的存活率
机译:生存和纵向非生存数据的联合建模:当前方法和问题。 DIA贝叶斯联合建模工作组的报告
机译:对“生存和纵向非生存数据的联合建模:当前方法和问题。DIA贝叶斯联合建模工作组的报告”讨论者的回应
机译:联合建模事件时间和纵向数据以及偏度和协变量测量误差:鲁棒的贝叶斯方法
机译:纵向和生存数据的贝叶斯半参数联合模型
机译:生存和纵向非生存数据的联合建模:当前方法和问题。 DIA贝叶斯联合建模工作组的报告
机译:评估生物标志物的重要性:具有半竞争风险的纵向和生存数据的贝叶斯联合建模方法
机译:儿童环境健康和安全风险的生物标志物用于纵向队列研究:更新。最终报告